TensorFlow・KerasのTutorials・Examplesソースコード集 - Qiita
ネット上で無料で手に入る、TensorFlowとKerasのソースコード集を集めました。 眺めたり実際に動かしたりして理解を深めたい人向け。 他にも良いサイトがありましたらお知らせください。 (★の数は、個人的なおすすめの度合いを表しております。レビュー文も含め、個人の主観が多分に含まれていますのでご注意ください。) Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials: TensorFlow Tutorials with YouTube Videos (★★★) URL : https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials 一通りの内容が揃っている上、jupyter notebookだけでなくなんとGoogle Colabでもソースが公開されているため、リンクに飛べばその場ですぐにコードを実行することができる。 しかもyout
TPUを使う時に気をつけること - Qiita
こんにちは。TensorFLow Advent Calendar 2018 2日目の記事です。 今年の9月終わり頃、TPUv2をColaboratory上でTPU(v2)を利用できるようになりました。それに伴って、いくつかの記事でGPUとTPUの比較もされました。TPU初出の論文では、K80の15倍〜30倍とうたっていた1こともあり、実際のTPUの性能はどうなんだ、ということで注目を浴びましたが、みんな苦労しているようです。 知り合いのGooglerに聞いても、やはりいろいろチューニングのポイントがあるようです。実際、公式のサンプル(KerasでFashion MNIST)をもとにコードを書いてみたのですが、プロファイラを見てみると、、、 上図のUtilization of TPU Matrix Units を見ていただければわかるように、なにも工夫しない状態では Matrix Units
Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点 - Qiita
本記事は、TensorFlow Advent Calendar 2018 の23日目の記事です。 12/25に公開する予定でしたが、12/23が空いていてすでに記事を書き終えてしまったため、少しフライングして公開します。 TensorFlowのGoogle Groupのアナウンス によると、2018年末～2019年初にかけてTensorFlow 2.0が公開される予定です。 とはいえ、執筆時点でr1.13のブランチが切られていることから、TensorFlow 2.0の前に、TensorFlow 1.13が公開される可能性が高そうです。このため、TensorFlow 2.0の公開は2019年になるものと考えられます。 TensorFlow 2.0の機能は、tensorflow/community のページにて公開されているDesign Documentから確認することができます。 本記事では
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして
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