TensorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行 - Qiita
TensorFlowのチュートリアル(手書き画像データの画像認識)を元に、DeepLearningのネットワークデータを書き出し、Androidで手書き認識をするデモを作成してみました。 学習データの書き出し TensorFlowのチュートリアルの"MNIST For ML Beginners" のモデルを元にまずは、学習データをPythonにてPC上で書き出します。 "MNIST For ML Beginners" https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html ここのチュートリアルを元に、グラフデータ書き出し用にスクリプトを変更しました。 ネットワークデータを書き出すには、グラフ情報とVariableに入ったテンソルデータ(学習された内容)をいっしょにして書き出す必要があるの
TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow : コード解説 : ML 初心者向けの MNIST * 本ページのベースとなっている TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST は TensorFlow のバージョンアップに伴い、大幅に加筆修正されましたが本ページには反映されておりません。必要ならばリンク先を参照してください。(03/19/2017) * (Obsolete) TensorFlow : Tutorials : ML 初心者向けの MNIST に、数式は排除/コード重視の方針で詳細な解説を加筆したものです。 データセットはまた、どの数字かを教えてくれる各画像へのラベルを含みます。例えば、上の画像へのラベルは 5, 0, 4 そして 1 です。 このチュートリアルでは、画像を見てどの数字であるか予測できるようにモデルを訓練していきます。我々の目的は Tensor
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