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    WWDC25

『qiita.com』

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  • Python並行・並列処理を整理する (入門) - Qiita

    59 users

    qiita.com/t_shi

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 大量データに関するワークロードを、モノリシックに解決する場合、並行・並列処理の知識は活用できます 但し、一般にPythonにはGILが存在するため、正しい挙動を抑えておきたい所です 内容 Pythonにおける並行処理・並列処理 プロセス = OSが管理する実行単位 (CPUコア毎) スレッド = プロセス内の軽量な実行単位 (1CPUコア内) 上記前提を踏まえると、以下となります 並行処理 = 1つのプロセスに複数のスレッドが存在します (PythonはGILにより基本1プロセス制約です) 並列処理 = 複数のプロセスを並行して進

    • テクノロジー
    • 2024/08/05 07:42
    • python
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    • qiita
    • 勉強
    • programming
    • SavedModelについてのまとめ - Qiita

      3 users

      qiita.com/t_shimmura

      この記事はTensorFlow Advent Calendar 2018の19日目の記事です。最近お仕事で使う機会が多く、いろいろと調べたのでSavedModelについてまとめようと思います。 SavedModelとは? SavedModelはTensorFlowでモデルを保存する際の汎用的なシリアライゼーション形式です。 TensorFlowには基本的なモデルの保存型式としてCheckpointがあります。Pythonでコードを書いてモデルを訓練して、一定間隔毎にモデルを保存する際はCheckpoint形式の保存が適しています。しかし、出来上がったモデルをいざ本番環境で推論させたいというような場合を考えると、その推論用のプログラムを別で書く必要があったり、そもそもモデルを搭載するシステムがPythonで書かれていなかったりと、Checkpoint形式だと都合が悪い時があります。 Save

      • テクノロジー
      • 2019/01/04 13:46
      • TensorFlowで畳み込みLSTMを用いた動画のフレーム予測 - Qiita

        7 users

        qiita.com/t_shinmura

        この記事は、TensorFlow Advent Calendar 2016の18日目の記事です。 もともとはPredNetを実装しようと思ってConvLSTMを実装していたのですが、これ単体でも動画のフレーム予測ができるのでせっかくなので試してみようと思ってこの記事を書きました。 この前のTensorFlow UserGroupのイベント「NN論文を肴に飲む会」でも発表させていただきましたので、元となる論文の概要などが気になる方はこちらのスライドをご覧ください。 Convolutional LSTM(畳み込みLSTM) 名前からしてどんなものなのかという想像は簡単につくと思います。従来のLSTMでは時間遷移する状態は(バッチサイズ, 中間層のユニット数)の2階テンソルでしたが、それが(バッチサイズ,縦,横,チャンネル数)の4階テンソルになったものです。その際、扱う状態が画像情報なので、従来

        • テクノロジー
        • 2016/12/18 02:58

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