TensorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行 - Qiita
TensorFlowのチュートリアル(手書き画像データの画像認識)を元に、DeepLearningのネットワークデータを書き出し、Androidで手書き認識をするデモを作成してみました。 学習データの書き出し TensorFlowのチュートリアルの"MNIST For ML Beginners" のモデルを元にまずは、学習データをPythonにてPC上で書き出します。 "MNIST For ML Beginners" https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html ここのチュートリアルを元に、グラフデータ書き出し用にスクリプトを変更しました。 ネットワークデータを書き出すには、グラフ情報とVariableに入ったテンソルデータ(学習された内容)をいっしょにして書き出す必要があるの
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
