TensorFlow is dead, long live TensorFlow! | HackerNoon
Too Long; Didn't ReadIf you’re an <a href="http://bit.ly/quaesita_simplest">AI</a> enthusiast and you didn’t see the big news this month, you might have just snoozed through an off-the-charts earthquake. Everything is about to change! If you’re an AI enthusiast and you didn’t see the big news this month, you might have just snoozed through an off-the-charts earthquake. Everything is about to
TensorFlow 2.0 のコードの書き方基本集（PyTorchとの比較） - HELLO CYBERNETICS
はじめに 線形回帰と学習のコード データセット PyTorch TF2.0 違い 些細な違い：層の定義の仕方 些細な違い：ロス関数の書き方 大きな違い：勾配計算とパラメータ更新 ニューラルネットワークの簡単な書き方 PyTorch TF2.0 違い 畳み込みニューラルネットワーク PyTorch TF2.0 違い パディング 畳み込み層→線形層 traininigフラグ RNN PyTorch TF2.0 違い 大きな違い：多層化 些細な違い：Bidirectional 大きな違い：戻り値の並び 学習 はじめに 最近KerasからPyTorchに流れていく人たちが多く見受けられます。その中でて「Kerasで書いていたコードをPyTorchのコードで実装するにはどうすれば良いんだろう？」という声があります。要は、今まで使っていたフレームワークでやろうとしていたことを、別のフレームワークでやろ
tensorflow 2.0 の紹介（日本語訳）
Define-by-run である Eager Execution がデフォルトとなり、 API も大きく変わりそうな tensorflow 2.0。 紹介の動画が詳しくそれらを説明してくれているので 英語のリスニング練習のために 大まかな内容を日本語に書き起こしました。 スクリーンショットはすべて上記動画のもので文章は基本的にはそれらの要点を引用し訳したものとなります。 訳は意訳で、細かい部分は書いていません。 動画の意図と異なる部分などありましたらご連絡ください。 最初に （このセクションは動画の翻訳ではありません） この動画では eager execution (eager-mode) の話が沢山出てきます。 eager execution を理解するには Define-and-run と Define-by-run の違いを理解しておく必要があります。 Define-and-run
Introducing TensorSpace.js — A Way to 3D Visualize Neural Networks in Browsers
by Chenhua Zhu Introducing TensorSpace.js — A Way to 3D Visualize Neural Networks in BrowsersFeature Abstractions of a Tiger Cat ImageNeural networks were always something high-level, unreachable and mysterious before I took my first deep learning class. To me they were just magic: neural network applications could complete tasks on object detection, image classification and even data prediction i
TPUを使う時に気をつけること - Qiita
こんにちは。TensorFLow Advent Calendar 2018 2日目の記事です。 今年の9月終わり頃、TPUv2をColaboratory上でTPU(v2)を利用できるようになりました。それに伴って、いくつかの記事でGPUとTPUの比較もされました。TPU初出の論文では、K80の15倍〜30倍とうたっていた1こともあり、実際のTPUの性能はどうなんだ、ということで注目を浴びましたが、みんな苦労しているようです。 知り合いのGooglerに聞いても、やはりいろいろチューニングのポイントがあるようです。実際、公式のサンプル(KerasでFashion MNIST)をもとにコードを書いてみたのですが、プロファイラを見てみると、、、 上図のUtilization of TPU Matrix Units を見ていただければわかるように、なにも工夫しない状態では Matrix Units
NumpyやPyTorchで使える超便利ツールを作った - シバニャンだニャン！
この記事は，CAMPHOR- Advent Calendar 2018の7日目の記事です． この記事は，NumPyやPyTorchなどの開発に使える「shape_commentator」という便利ツールを使った話です．このツールはpipでインストールできるので，サクッと試してみたい方はGitHubのページに飛んで使ってみてください． 加筆修正(2019/12/12) IPython拡張を追加したことでIPythonやJupyterNotebookでの使い心地が良くなったので，IPythonの例の部分を中心に一部修正しました． はじめに こんにちは．シバニャンです．最近は卒論で画像系の研究をしています． 卒業研究ではNumPyやPyTorchを使ってコーディングしているんですが，今までUnityのコードをC#で書いてVisual Studioのコード補完のぬるま湯に浸かってきた僕とっては，型
Tensorflow.jsを用いたブラウザで動く物体認識 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 この度exaBaseの「物体名判別」モデルの紹介ページに、その場で試せるデモ機能を追加しました。 前回の「写真に写っていないところを復元する」とともに、実装にあたってはTensorflow.jsというフレームワークを使っています。 この記事では、Tensorflow.js導入までの簡単な解説と注意点、および新しいデモの操作方法を紹介したいと思います。 Tensorflow.jsとは 公式サイト 特徴 開発環境 モデルの書き出し モデルの読み込み 実行 モデルを読み込めない場合 物体名判別デモ 操作方法 結果 まとめ Tensorflow.jsとは TensorflowもしくはKerasで書かれた機械学習モデルを、JavaScriptで扱えるようにするフレームワークです。 学習済みモデルによる推論が主な応用と考えられますが、モデルの構築
Nao Tokuiさんのツイート: "TensorFlowをインストールする際、pipではなくcondaを使うべしという記事。https://t.co/sHbQaqdS1v 必要なcuDNNやCUDAのライブラリも一括してインストールしてくれるようになったばかりか、CPU処理の最適化までしてくれるらしい (CPUで x8のパフォーマンス!!) 知らなかった!… https://t.co/g0IVg4cGes"
TensorFlowをインストールする際、pipではなくcondaを使うべしという記事。https://t.co/sHbQaqdS1v 必要なcuDNNやCUDAのライブラリも一括してインストールしてくれるようになったばかりか、… https://t.co/g0IVg4cGes
Google ColaboratoryのTPUを試してみる
TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIntelのHaswell CPUとNVIDIAのK80 GPUと比較すると、性能は15～30倍、電力効率は30～80倍になっているという。 NVIDIA K80は現在ColabのGPUアクセラレータとして用いられているGPUだ。もしこの15～30倍という値が本当なら、
学習済み分散表現をTensorBoardで可視化する (gensim/PyTorch/tensorboardX)
word2vecや系列モデル等で学習した分散表現の埋め込みベクトル（word embeddings）は、単語の意味をベクトル空間上で表現することが可能です。最も有名な例では「King - Man + Woman = Queen」のように意味としての加算や減算がベクトル計算で類推可能なこともあり、ベクトル空間の解釈として低次元へ写像する形で分散表現の可視化が行われています。 可視化の際に用いられるツールとしては、TensorFlowのツールの一つであるTensorBoardが、豊富な機能とインタラクティブな操作性を備えていて一番使い勝手が良いと思います。ただ、TensorFlowと組み合わせた可視化は容易なのですが、他のツールやパッケージで作成したコードをそのまま読み込めないなど、かゆいところに手が届かないと感じる部分もあります。 そこで今回は、すでに学習された単語の分散表現を可視化するため
Seedbank — discover machine learning examples
Posted by Michael Tyka, Artists + Machine Intelligence Discovering and getting started with Machine Learning can be daunting. Perhaps you have a vague project idea and are looking for a place to start and adapt from. Or you’re looking for inspiration and want to get a sense of what’s possible. Today we’re launching Seedbank, a place to discover interactive machine learning examples which you can r
きゅうり農家が深層学習に挑戦-自作の仕分け機を作るまでの道筋
5月30日、都内でIT・Webエンジニア向け転職サイトのGeekOutが画像認識をテーマにしたイベント「GeekOutナイト」を開催した。今回、取材の機会を得たので、きゅうり農家である小池誠氏の話を紹介する。 “慣れ”が必要なきゅうりの仕分け作業 小池氏は静岡県湖西市できゅうりを栽培しており、年間出荷量は60トンを超える。家業であるきゅうり農家を継ぐ前はエンジニアとして腕を鳴らしていた。 同氏は「近年、農業は機械化されているが、まだまだ手作業に頼ることが多い。特に、きゅうりやピーマン、トマトをはじめとした果菜類は機械化および大規模化が難しいため作業時間が長い」と指摘する。 きゅうり農家の小池誠氏 農林水産省によると、きゅうり栽培における作業別労働時間は収穫作業が全体の39.8%、次いで仕分けなどの出荷作業が22.1%を占める。同氏は、長さ・太さ・曲がり具合・色・ツヤを人間が目視で確認し、9
TensorFlow XLA - TensorFlow XLA
1/22 >> First Last TensorFlow XLA はまじしん一ろう
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表：使い勝手やモバイル対応、GPUサポートが向上 オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」が公開された。「Eager Execution」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が特徴だ。 Googleは2018年1月26日（米国時間）、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を公開した。「Eager Execution for TensorFlow」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が目玉として紹介されている。 Eager Execution for TensorFlow 現在プレビュー版が提供されているEager Execution for TensorFlowは、「D
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からあげ on Twitter: "はてなブログに投稿しました #はてなブログ #tfug GoogleでJetson Nano x TensorFlowの可能性に関してプレゼンしてきました - karaage. [からあげ] https://t.co/FyJXvPbd5Q"
Yuta Kashino on Twitter: "TensorFlow Probability: Learning with confidence (TF Dev Summit '19) https://t.co/OzVBnr2IRB TF Dev Summitでの発表．Tens… https://t.co/NgBmQsGcvJ"
Takuya Akiba on Twitter: "これで、Optuna の枝刈り機能は、Keras に続き TensorFlow でも良い感じに使えるようになります。PR ありがとうございます!! https://t.co/KMMs11CKpr"
ソースコード解析職人さんのツイート: "TensorFlow Lite & Android NN API (Android 9.0)では、量子化することで、 1ms 以下で処理できるようです。TensorFlow Liteは、INT16やINT8を対象としているので、FP32だと無理があったんだと思います。このことから、TensorFlow Lite & Android NN APIは、スマホではデファクトスタンダードに。… https://t.co/IauDDKMKzb"
Yuta Kashinoさんのツイート: "TensorSpace.js https://t.co/DhoPP3jjqx Tensorflow.jsベースの畳み込みニューラルネットワークのスゴい可視化ツールがでてきましたね…．可視化は Three.jsとTween.jsでやってます．DNNを知らない人に説明するにはもうコレですね．… https://t.co/BLa0ZGDbUw"
GitHub - deepmind/graph_nets: Build Graph Nets in Tensorflow
