Deep MNIST for Experts(TensorFlow Tutorial)を応用したものを記録． 学習データやカーネルを可視化した話はこちら． walkingmask.hatenablog.com Deep MNIST for Experts Deep MNIST for Expertsは，TensorFlowのチュートリアルで，MNISTという手書き文字数字を認識するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)をサクッと実装するもの．20000回学習したNNはテストデータの認識率が99.2%にもなるすごいやつ． 学習済みモデルを使ってみる 数時間にも及ぶ学習を終えて，99.2の数字を目にした時「オオおおおお！」と感動できるチュートリアルだが，ちょっと実感が薄い．そこで，学習したこのモデルを使って，自分で作った手書き数字を認識してくれるかテストしてみる． 自作テストデータ まずは，

PCで何時間もかけて学習したニューラルネットワークをAndroidやRaspberryPiで使いたい！って時にはProtocol Buffers形式でグラフを保存してあげる必要があります。 A Tool Developer’s Guide to TensorFlow Model Files ということで、今回はその方法についてです。 checkpoint fileの様にsaveコマンド一発で保存できたらいいのですが、どうやらそんなお手軽コマンドはないようです。 …でネットで調べてみると下記の方法でできるようなので、早速試してみました。 【参考】 stackoverflow – Is there an example on how to generate protobuf files holding trained Tensorflow graphs 【環境】 Ubuntu14.04 pyt