TensorFlow Developer Summit 2018 でのアナウンスまとめ - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
プロジェクトの忙しい時期やら体調不良やら子供の保育園入園やらでマジで追いかけられていないけどこのまとめから辿っていけば良さそう。自分の勉強用にあとでまとめてみる / Highlights from TensorFlow Developer Summit, 2018 https://t.co/M6eNfflHZO— norihiro shimoda (@rindai87) 2018年4月3日 ということで、こちらをもとにした完全に自分用のメモ集みたいな感じです。まあ言ってみればただのリンク集なので、元ブログと情報量に大差はありませんのでご注意を。 medium.com 最初にやったほうがいいこと $ pip install --upgrade tensorflow とかやって、TensorFlowのバージョンを1.7まであげておきます。 Installing TensorFlow | T
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
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