[B! Tensorflow][GCP] skypenguinsのブックマーク

TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita

TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分）って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど）これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、

skypenguins 2018/07/14

“Cloud Datalab”

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Google Cloud ML EngineをJupyterから簡単に使えるMagic - Qiita

Cloud ML Engineへ学習JobをJupyterから簡単に投げたいなぁと思い、そんなJupyter用 Magic Command Extensionを作りました。 Jupyterで書いたモデルを、Runすればクラウド上で実行することができます。こんな感じ。 Cloud ML Engineとは簡単に言えばTensorFlowの学習や予測JobをCloud上で実行できるマネージドな環境です。一般的にはDistributed TensorFlowで大規模に学習をさせるケースが多いかと思いますが、私のようにメインマシンがMacBookでGPUも使えない環境の場合は、GPUを気軽に使えるリモートの環境として重宝しています。また、GCEとは違ってJobが終われば自動で立ち下がるため、インスタンス落とし忘れで課金が大変な事になる心配もありません。準備 Google Cloud SDKの

skypenguins 2018/01/09

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Google Cloud Machine Learning : 入門編 (1) – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot

Google Cloud Machine Learning がパブリック・ベータになった旨のお知らせを頂きましたのでさっそく試してみました。サービスの概要は以下に記されています : Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog 要約すれば、Google Cloud Machine Learning は GCP (Google Cloud Platform) と統合され、Google Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Storage そして Cloud Datalab のようなクラウド・コンピューティング・ツールと TensorFlow に渡るリッチな環境をスケールして作成可能なフルマネージドサービスになります。また、新しい特徴として HyperTune があります。これは自動的に予測精度を改善します。モデルのため

skypenguins 2018/01/09

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TFGANでFashion MNISTのGANをさくっと試す - Qiita

これはTensorFlow Advent Calendar 2017の22日目の記事です。 12/12にGoogleからTFGANがリリースされた。TFGANはTensorFlowでGenerative Adversarial Networks (GAN)を手軽に使えるライブラリ。さっそく触ってみたので、お手軽に試す手順を紹介したい。おそらく30〜60分ほどでこんなふうにFashion MNISTの画像が徐々に生成されていく様子が確認できるはず。 TFGANで生成したFashion MNIST画像 GANって何？ GANについては、アイドル顔画像生成やいらすとや画像生成などの事例で目にしたことのある人も多いはず。いわゆる生成モデルに分類される技法で、既存のデータを投入して学習すると、そのデータの特徴を捉えた新しいデータの生成を行える。2014年にIan Goodfellow他が考案したモデ