コピペから脱却して自由に Deep Learning するための TensorFlow 再入門 - Qiita
はじめに TensorFlow はなかなかとっつきにくい部分があるかと思います。書き方が独特なので、慣れるまでに時間がかかるかと思います。公式の MNIST は一通りやったけど、自分で考えたディープニューラルネットワーク (DNN) をどう書いたらいいかわからない……なんてこともあるのではないでしょうか。 この記事では、シンプルな問題を題材にして、 TensorFlow をコピペに頼らず、自分の書きたい DNN を 低レベル API を使ってどのように書くかを最小構成で説明していきます（今さら感はありますが。。）。ベースは公式ドキュメントの Low Level APIs のあたり です。 内容としては： TensorFlow の最小構成要素 TensorFlow で線形関数のフィッティング TensorFlow で DNN を実装 のようになっています。また、以下のような方を対象としており
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となるなど、状況が変化したため、大幅に加筆しました。TensorFlow 2.0 Previewについても追記しました。 19/1/31 PyTorchが標準インストールとなったこと、PyTorch/ TensorFlowのColab版チュートリアルを追記。 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR Google Colab
自動売買システム 予測モデルの評価更新と全体システム図 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データを蓄積し予測モデルを更新し続けるために、どういった機能を設計実装したか共有します。 2015年に遺伝的アルゴリズムで自動売買に挑戦したのが2年前。深層学習で再チャレンジして知見が溜まってきたので、運用における辛い話や設計を共有します。システムの話がメインです。 ^ Flask x SQL alchemy で作りました。ワーカーはsupervisordです。最初Rubyからpycall使ってTensorFlow使ってたんですが PyCall.import_module を数回唱えたあたりで全部Pythonで書き換えました。デコレータ
【TensorFlowのTutorialをざっくり日本語訳していく】1. MNIST For ML Beginners - Qiita
機械学習初心者のためのMNIST ##はじめに Googleが提供を開始したディープラーニング用のライブラリTensorFlowについて、忘備録ついでに投稿させてもらいます。TensorFlowはTutorialの解説が詳しいので、それを日本語にしてみました。 ・TensorFlowについて-> http://www.tensorflow.org/ ・今回の翻訳原本-> http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.md 生粋の日本人なので違和感のある翻訳もあると思いますが、ご了承ください。 今回のTutorialは岡谷さんの著書「深層学習」の第2章に対応しているので合わせて読むと良いかもしれません。 それでは、今回作成するモデルは Soft max Regressionと言われるモデルです。 ##MNISTデータ MN
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マルチGPU環境で、計算に使用するCUDAデバイスを選択する - Qiita
https://robobu.io/2017/12/12/tensorflow101/
