Kerasの検索結果1 - 5 件 / 5件

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  tf.kerasが終了　Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！

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  • 2024/05/22

  tf.kerasが終了　Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。 連載目次 もう4年も前になりますが、2020年5月に「マルチバックエンドKerasの終焉（しゅうえん）、tf.kerasに一本化」という記事を書きました。しかしその後、逆の動きが起きています。本稿では、前回の記事をフォローアップする目的も兼ねて、最新の状況をお伝えします。 そもそもKer

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  TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリース ー Apple Silicon Macに対応

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  • 2023/07/26

  7月26日、TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリースされました。 このリリースでは、Apple Silicon Macのサポートやtf.lite、tf.dataの改善など、重要な変更点が含まれています。 以下で、新機能のハイライトを紹介します。 7月26日、TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリースされました。 このリリースでは、Apple Silicon Macのサポートやtf.lite、tf.dataの改善など、重要な変更点が含まれています。 以下で、新機能のハイライトを紹介します。 Apple Silicon Macのサポート TensorFlow 2.13は初めて、Apple Silicon Mac上で最新バージョンのTensorFlowを使用できます。 Apple、MacStadium、Googleの協力により、Apple Silicon

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  GitHub - ptyadana/Data-Science-and-Machine-Learning-Projects-Dojo: collections of data science, machine learning and data visualization projects with pandas, sklearn, matplotlib, tensorflow2, Keras, various ML algorithms like random forest classifier, boo

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  • github.com/ptyadana
  • テクノロジー
  • 2023/06/10

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  PyTorchとJAXに対応したKeras3でMNISTを試す｜はまち

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  • note.com/hamachi_jp
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  • 2023/11/29

  バックボーンのフレームワークを、従来のTensorFlowから、デファクトスタンダードになりつつあるPyTorchと、実行効率に優れたJAXも選べるようになったKeras3.0が公開されていたので、さっそくバックボーンをPyTorchやJAXに設定して、手書きアルファベット画像のクラス分け課題のMNISTを試してみました。 23.11.29追記 公式の紹介ページも公開されていました。 https://keras.io/keras_3/ Keras3のインストール、インポート今回はGoogle Colabで試してみます。Keras3は現時点ではPyPI上では、プレビューリリースとしてkeras-coreの名前でインストールできます。 !pip install keras-coreバックエンドの設定(torch, jax, tensorflow) import os os.environ["K

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  深層学習(keras)でリアルタイムにリップシンクさせるモデルを作った - Qiita

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  • qiita.com/tsukemono
  • テクノロジー
  • 2023/06/18

  概要 リップシンクとは, ゲームのキャラクターなどが口をパクパクさせるやつです. 面白そうなので, なんとなくこれを作ってみました. リップシンクの手法は軽く調べた限り 手動で頑張る 音量の大小でテキトーに口動かす 映像から口の形を引っこ抜く 音から口の形を類推する があるようです. 今回は一番下の音から口の形を類推させてみました. モデルの方針 声のデータから口の形≒母音の種類を当てる分類モデルを作ります. そのために, データセットとして｢音声｣と｢母音の文字｣のセットを作ります. データセットについて 方針としては ｢音源｣と｢その音源の文字起こし｣のセットを取得 ｢その音源の文字起こし｣を仮名に直す ｢音源｣のどの時間に, その仮名を言っているのか割り当てる ｢音源｣と｢その音源の文字起こし｣のセットを取得 ｢音源｣と｢その音源の文字起こし｣の2つがセットになっているデータを片っ端