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  • Chainer/ChainerMNのおすすめなプロファイルの取り方&プロファイルの見方の注意点 - Qiita

    自分への備忘録的な意味も込めて最近まとめたので、私が実践しているChainer/ChainerMNのプロファイルの取り方とプロファイル結果の見方を紹介します。 この記事で使うプロファイラは、Chainerのプロファイルを取る際まず取るべきと思われるcProfileとnvprofの二つです。 環境 Python: 3.6 Chainer: 5.2 CuPy: 5.2 CUDA: 9.0 MPI: OpenMPI 1.10.7 参考コード この記事ではChainerMNのmnistのサンプルをベースに改造したコードで説明を行っています。 mnistのオリジナルのコードはこちら。 https://github.com/chainer/chainer/blob/v5/examples/chainermn/mnist/train_mnist.py 改良後のコードはここに上げてあります。 https:

    Chainer/ChainerMNのおすすめなプロファイルの取り方&プロファイルの見方の注意点 - Qiita
  • 株式会社ALBERT(レコメンドエンジン)

    データ分析から導き出されたインサイト無しにAI人工知能)の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上(52%)は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

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