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買ってよかったもの
tensorflow.hatenablog.com
日本語訳をしてきて、できることが見えてきたので、Tensorflowを動かしてみました。 公式サイトでは、要件が細かく書かれていませんでしたが、TensorFlowを動かすためには、それなりのハードウェアの準備が必要なようです。 目次 １．実験環境 ２．モジュール追加 ３．インストールテスト ４．失敗記録 おまけ．カゴヤ・ジャパンのVPSを借りて起動させるまで スポンサーリンク １．実験環境 今回紹介する環境(2016/1/1現在)でTensorFlowを動かすことができましたので、紹介します。（動作保証はしていません。） 費用は、1日 62円。借り方が気になる方は、下の方に書いている「おまけ」を見てください。 ◆カゴヤ・ジャパン のVPS(インスタンスタイプB) ・CPU：仮想6コア （Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 0 @ 2.30GHzを 使っているみたいで
色々なサイトやブログを見て刺激を受けたので、TensorFlowデモのAndroidアプリビルドをやってみました。 目次 １．環境 ２．ビルドまでの道のり ３．アプリを動かしてみる スポンサーリンク １．環境 １．１．PC OS:Windows7 以下サイトを参考に「adbコマンド」を実行できる環境を整えました。 andmem.blogspot.jp andmem.blogspot.jp AndroidをUSB接続して、ドライバをインストールすることも必要でした。 １．２．ビルド環境 AWS(https://aws.amazon.com/jp/)を一時的に借りてビルドしました。 ubuntuユーザのホームディレクトリをディスク100GB追加しました。 ※Kagoya VPSで実行したところ、メモリ不足エラー発生により、 失敗しました。(2016/2/6) -Ubuntu 14.04 -CP
Supported devices 典型的なシステムでは、複数のコンピューティングデバイスがあります。TensorFlowでは、サポートされているデバイス・タイプは、CPUとGPUです。それらは、 stringsとして表現されています。 例えば： "/cpu:0": あなたのマシンのCPU。 "/gpu:0": あなたのマシンのGPU、あなたが持っている場合。 "/gpu:1": あなたのマシンの第二のGPUなど。 TensorFlowオペレーションは、CPUとGPUの実装の両方を有する場合、動作は、デバイスに割り当てられている場合、GPUデバイスが優先されます。例えば、matmulにCPUとGPUカーネルの両方を有します。デバイスのcpu:0 and gpu:0, gpu:0を持つシステム上でmatmul実行するように選択されます。 続きを読む 前提条件： C++とある程度の知識。 Te
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