tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！
tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。 連載目次 もう4年も前になりますが、2020年5月に「マルチバックエンドKerasの終焉（しゅうえん）、tf.kerasに一本化」という記事を書きました。しかしその後、逆の動きが起きています。本稿では、前回の記事をフォローアップする目的も兼ねて、最新の状況をお伝えします。 そもそもKer
PyTorchやTensorFlow互換のAI処理高速化プラットフォーム「MAX」プレビュー公開、Pythonを高速化した「Mojo」搭載
Modular社がAI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」をプレビュー公開。PyTorchやTensorFlow、ONNXなどのAIモデルと入れ替えるだけで処理が最大5倍高速になる。 Pythonの高速なスーパーセット「Mojo」言語を発表したことで話題となったModular社が、AI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」（Modular Accelerated Xecution）のデベロッパーエディションをブレビュー公開しました。 MAX Developer Edition Preview has officially launched! It's a drop-in replacement for running and serving @PyTorch, @tensorflow and @onnxai models much faster and leverages the
ARM64 ボード用の TensorFlow Lite を構築する
ARM64 ボード用の TensorFlow Lite を構築する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、ARM64 ベースのコンピュータ用の TensorFlow Lite 静的ライブラリと共有ライブラリを構築する方法について説明します。モデルを実行するためのみに TensorFlow Lite を使用する場合は、Python クイックスタートに示されているように、最も迅速なオプションとして TensorFlow Lite ランタイムパッケージをインストールします。 注: このページでは、TensorFlow Lite の C ++静的ライブラリと共有ライブラリのみをコンパイルする方法を示します。次のインストールオプションがあります。Python インタープリター API のみをインストールする（推論のみ）。 pip から Te
Raspberry Pi 用の TensorFlow Lite を構築する
Raspberry Pi 用の TensorFlow Lite を構築する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Raspberry Pi 用の TensorFlow Lite 静的ライブラリと共有ライブラリを構築する方法について説明します。モデルを実行するためのみに TensorFlow Lite を使用する場合は、Python クイックスタートに示されているように、最も迅速なオプションとして TensorFlow Lite ランタイムパッケージをインストールします。 注: このページでは、TensorFlow Lite の C ++静的ライブラリと共有ライブラリをコンパイルする方法を示します。次のインストールオプションがあります。Python インタープリタ API のみをインストールする（推論するためのみ）。 pip から
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【Python・TensorFlow】あんたのそれ、エセ関西弁やで - Qiita
