PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite） - Qiita
はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね！ TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6 TorchScript TorchScriptについての詳細は以下の記事でも紹介しています。詳しく知りたい方はこちらをご参照ください。 https://qiita.com/hirune924/items/8f6908e29a4e05048207 https:/
Build from source | TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
BodyPix の概要: ブラウザと TensorFlow.js によるリアルタイム人セグメンテーション
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Tensorflow.jsを用いたブラウザで動く物体認識 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 この度exaBaseの「物体名判別」モデルの紹介ページに、その場で試せるデモ機能を追加しました。 前回の「写真に写っていないところを復元する」とともに、実装にあたってはTensorflow.jsというフレームワークを使っています。 この記事では、Tensorflow.js導入までの簡単な解説と注意点、および新しいデモの操作方法を紹介したいと思います。 Tensorflow.jsとは 公式サイト 特徴 開発環境 モデルの書き出し モデルの読み込み 実行 モデルを読み込めない場合 物体名判別デモ 操作方法 結果 まとめ Tensorflow.jsとは TensorflowもしくはKerasで書かれた機械学習モデルを、JavaScriptで扱えるようにするフレームワークです。 学習済みモデルによる推論が主な応用と考えられますが、モデルの構築
Announcing Core ML support in TensorFlow Lite- Google Developers Blog
On November 14th, we announced the developer preview of TensorFlow Lite, TensorFlow's lightweight solution for mobile and embedded devices. Today, in collaboration with Apple, we are happy to announce support for Core ML! With this announcement, iOS developers can leverage the strengths of Core ML for deploying TensorFlow models. In addition, TensorFlow Lite will continue to support cross-platform
Keras error "You must feed a value for placeholder tensor 'bidirectional_1/keras_learning_phase' with dtype bool"
I get the following error for the code snippet below: You must feed a value for placeholder tensor 'bidirectional_1/keras_learning_phase' with dtype bool If I add the dropout layer model.add(Dropout(dropout)), it works. Anyone knows why? The back-end is Tensorflow, Keras 2.0.1 def prep_model1(embedding_layer1, embedding_layer2, dropout=0.5): model0 = Sequential() model0.add(embedding_layer1) model
TensorFlow Object Detection APIを使ったロゴ検出 - Qiita
はじめに 2017年7月に発表されたTensorFlow Object Detection APIを使ってロゴ検出をできるようにしてみます。 以前に物体検出を試したときは、用意されていた学習済みデータを使用しましたが、今回は教師データの作成からやってみます。 手順 教師データの作成 学習 検出テスト の順で進めていきます。 検出するロゴ 今回は僕が勤務するgifteeのロゴ１種類のみ検出させてみます。 教師データの作成 イメージの収集 Google画像検索を使って、ロゴが含まれたイメージを収集します。 今回は40個ほどのイメージを集めました。 矩形選択とラベリング TensorFlow Object Detection APIはイメージに含まれる物体を検出するので、 その物体を含む矩形とその物体のラベル教えるためのデータが必要です。 今回はlabelImgを使ってそのデータを作成します。
Keras -> TensorFlow -> OpenCV/dnn - OpenCV Q&A Forum
I try to use a Tensorflow model (created with Keras) in OpenCV/dnn (3.3.0). But I get the following error message: OpenCV Error: Unspecified error (Unknown layer type Shape in op flatten_1/Shape) This is the python code to create and export the model. import os import sys import shutil import subprocess import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Model from keras import bac
複雑な前処理も簡単に！TensorFlowのDataset APIの使い方
Dataset API Dataset APIの2つの概念 Dataset Iterator 3種類のIteratorの使い分け方 one-shot initializable reinitializable DatasetのTransformerの種類と使い方 基本変換 map flat_map zip group_by_window データセット作成便利関数 repeat shuffle batch unbatch padded_batch 生成関数 range enumerate 知っておくと役に立つDataset APIの使用方法 CSVファイルから前処理をする TFRecordを読み込む実用例 まとめ 参考 TensorFlowのDataset APIは、バージョン1.2から追加された新しい機能です。Dataset APIを使うことで、TensorFlowの独自のキューによる入力
ML Engineでサーバーレス転移学習 - Qiita
ディープラーニングの画像識別は今日では広く認知されているものの、あまり事例が出てこないのはデータ数が膨大に必要である事と、それに伴って学習が長時間になるのが原因ではないかと思います。 そんな課題をクールに解決してくれるのが転移学習です。 転移学習はネットワークの全てをまっさらな状態から学習するのではなく、学習済みのネットワークの一部のみを学習し直す事で、データ数も時間も少なく精度の高い結果を得られる手法です。しかし学習と運用の面ではまだ面倒な事がたくさんあるため、ここではML Engineを使って簡単に転移学習を実現する方法を紹介します。 本記事はNotebookにまとまっています。 Kerasを使った転移学習 転移学習は前述の通り学習済みのネットワークが必要となります。TensorFlowでも一部の方が公開されていますが、デフォルトで且つ簡単に利用できるという点ではKerasが一番おすす
Kerasで学習したモデルをAndroidで動かしてみた - Qiita
はじめに Kerasで学習したモデルをAndroidで動かすにあたり、意外とネット上に参考記事がなかったのでメモ。 今回はTensorFlowのAndroidカメラデモアプリをベースに、Kerasで学習したモデルをAndroid上で動かせるようにしました。 1. Kerasの学習モデルを作る モデルを用意するにあたり、人工知能に関する断創録さんの「VGG16のFine-tuningによる17種類の花の分類」を非常に参考にさせていただきました。機械学習系ではいつもお世話になっています。感謝。 今回はより使いやすようにように、記事先で使われているプログラムを改良。 以下のような機能を追加。 識別クラスやサンプル数などの各種パラメータを学習データのディレクトリ構造から取得 識別クラスを記述したラベルファイルを出力 各種パラメータはオプションやコマンドライン引数で指定 重みだけでなくモデル構造も含
Tensorflow backend - bug in model._make_predict_function(...) · Issue #2397 · keras-team/keras
self._make_predict_function() File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/training.py", line 679, in _make_predict_function **self._function_kwargs) File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 615, in function return Function(inputs, outputs, updates=updates) File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py",
How to compile Tensorflow with SSE4.2 and AVX instructions?
This is the message received from running a script to check if Tensorflow is working: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
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Tensorflow median value
Issues in Keras model loading in Tensorflow Serving · Issue #2310 · keras-team/keras
Unknown layer type Cast in op ToFloat in function populateNet · Issue #9830 · opencv/opencv
Towards Data Science
TensorFlow: "Attempting to use uninitialized value" in variable initialization
benchm-dl/keras_backend.md at master · szilard/benchm-dl
GitHub - thtrieu/darkflow: Translate darknet to tensorflow. Load trained weights, retrain/fine-tune using tensorflow, export constant graph def to mobile devices
