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『qiita.com』

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  • TensorFlowによるデータの読み込み - Qiita

    3 users

    qiita.com/qooa

    TensorFlowにおける、ファイルからのデータ読み取り機構を、一連の流れとして分解してみました。 CIFAR-10のバイナリ画像データをどのように取り込み、Queueを活用し、Sessionでテンソルとしてグラフに流しているのかの参考になるかと思います。 分かったこととしては ・公式のReading dataにある通り、ファイルからの読み取りは7つのステップに沿って行われる ・FilenameQueueをかませるのは、データのシャッフルや複数スレッドでの処理の実行のため ・次の構造が使われている tf.Graph().as_default() sess=tf.Session() tf.train.start_queue_runners(sess=sess) for i in range(): sess.run([ .. ]) ``` などです。 また、[TensorFlowのReade

    • テクノロジー
    • 2016/07/18 01:40
    • Ubuntu14.04 + GPU + TensorFlow 環境構築 - Qiita

      9 users

      qiita.com/qooa

      概要 Ubuntu14.04LTS + GPU + TensorFlow の環境構築に苦労した人は多いのではないでしょうか。 GPU駆動でTensorFlowを使おうと思ったらUbuntu14.04は真っ先に挙がるOS候補ですが、気をつけて設定しないとGPUが認識されなかったり、tensorboardがうまく表示されなかったりと、山のようなバグに出会うことになります。GPU版TensorFlowをフル活用できる環境を構築できたので、同じように環境構築で困る人が出ないよう記録を残したいと思います。 遭遇したエラーの一部 ・CUDA、cuDNNのバージョンを揃えないと上手く動かない ・NVIDIAドライバを"正しく"最新版にインストールしないと動かない(デフォルトのOSSドライバが邪魔をする) ・TensorFlow ver.7をpipインストールするとtensorboardが使えない ・Fi

      • テクノロジー
      • 2016/06/21 11:46
      • tensorflow
      • Ubuntu
      • cudnn
      • 【TensorFlowのTutorialをざっくり日本語訳していく】1. MNIST For ML Beginners - Qiita

        16 users

        qiita.com/qooa

        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

        • テクノロジー
        • 2016/04/25 10:39
        • TensorFlow
        • tutorial
        • AI
        • qiita
        • Google
        • 【TensorFlowのTutorialをざっくり日本語訳していく】2. Deep MNIST For Experts - Qiita

          8 users

          qiita.com/qooa

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

          • テクノロジー
          • 2016/04/01 09:15
          • tensorflow
          • DeepLearning
          • tutorial
          • AI

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