GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマテ
複数のGPUを使ってCloudML上でモデルをトレーニングする
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 良いモデルを作るには、大きなサイズの学習データが必要です。そして、高速にモデルをトレーニングすることができれば、イテレーションの短縮になります。今回は高速にモデルをトレーニングするために、複数のGPUでディープラーニングのモデルをトレーニングする方法を投稿します。本記事中の図説は、筆者が自らの環境で作成したものを含みます。 1. LibraryとTool: 今回は下記のディープラーニングのツールまたはライブラリを利用していました。 Tensorflow ディープラーニングに対応しており、Googleの各種サービスなどでも広く活用されている。 2017年2月15日に TensorFlow 1.0 がリリースされた。 対応プログラミング言語はC言語、C++、Python、Java、Go。 対応OSは64ビットのLinux（ただしバイナリ配布は
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