Raspberry PiでTensorflowの環境を構築【2020年】 - Qiita
Raspberry PiでTensorflowの環境構築【2020年】 情報が少なく、Version管理の難しいRaspberry Piでの環境構築を以下に記します。 Raspberry Pi OS (32-bit) LiteをSDに書き込む 僕はmobileNetV2を用いてリアルタイムの画像処理をするのにOSのサイズをできる限り軽量化する必要がありました。 自分のパソコンをsshでつなぐ。同じwifi環境下でのみ Wifiの管理ファイルにご自身のWifi設定を書き加え、sshで接続します。 下記のコマンドでOS関係を最新の状態にします。 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo reboot この記事を参考にスワップ領域を拡張します。 少しでもメモリ容量を持たせるために拡張します。 テキストファイル開くときおすすめはnanoです。Nanoは使い方
TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html h
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Lear
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – ClassCat® AI Research
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 TensorFlow の利用に足を踏み入れることですので、非常に簡単なモデルから始めます、これは Softmax 回帰と呼ばれます。 このチュートリアルのコードは非常に短く、全ての興味深いことはわずか３行の内に発生します。しかし背後のアイデアを理解することは非常に重要です : どのように TensorFlow が動作するか、そして機械学習の中心的な概念です。それ故に注意深くコードに取り組んでいきましょう。 MNIST データ 【補遺】MNIST データの扱いについては、先に TensorFlow : MNIST データ・ダウンロード (コード解説)
建站成功
您的请求在Web服务器中没有找到对应的站点！ 可能原因： 您没有将此域名或IP绑定到对应站点! 配置文件未生效! 如何解决： 检查是否已经绑定到对应站点，若确认已绑定，请尝试重载Web服务； 检查端口是否正确； 若您使用了CDN产品，请尝试清除CDN缓存； 普通网站访客，请联系网站管理员；
Raspberry Pi 人工知能ツールをインストール【Python3】 - Qiita
Raspberry Piを利用して人工知能ツール（深層学習ライブラリ・自然言語処理ライブラリなど）を利用する手順をまとめてみます。 環境 RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 Python 3.4.2 tensorflow-0.12.1 Keras-1.2.1 opencv-3.1.0 MeCab 0.996 mecab-ipadic-neologd gensim-0.13.4.1 Open JTalk Version 1.07 RaspbianとPython3系のインストール Raspbianの最新版を公式ページよりダウンロードしSDカードへ。Python3系は依存関係を簡単にする為apt-getを利用してインストールします。
本格的に深層学習をやりたい人はTensorFlowがいいのか？ - HELLO CYBERNETICS
なぜTensorFlow Google発である もともとテンソル計算と計算グラフを記述するもの 利用者が多い TensorFlowの弱点 ネットワークを動的に書き換えられない 対応GPUが高価 64bitにのみ対応 私自身 なぜTensorFlow Google発である この安心感はすさまじいです。まず潰れることが無いだろうということ。いつか急にサービスが停止するようなことは起こりません。 いきなりTensorFlow有料化とかはあるのでしょうか。いやきっと、クラウドサービスで高速計算を提供という形で収益化するでしょう。 機械学習の論文もバンバン出していますし、利用者も多いですし、最新の手法の実装はTensorFlowが最も早く対応するでしょう。 個人的には日本発のChainerに活躍して欲しいところですが。 もともとテンソル計算と計算グラフを記述するもの データをテンソルとして、それを計
分散学習用TensorFlowコードの書き方 - めもめも
何の話かというと Google Cloud MLを利用して、TensorFlowの分散学習を行う方法です。取り急ぎ、自分用のメモとして公開しておきます。 分散学習にはいくつかのパターンがありますが、最もシンプルな「データ分散」の場合を説明します。各ノードは同じモデルに対して、個別に学習データを適用して、Variableを修正する勾配ベクトルを計算します。それぞれで計算した勾配ベクトルを用いて、共通のVariableを修正していきます。 前提知識 TensorFlowの分散学習処理を行う際は、3種類のノードを使用します。 ・Parameter Server：Workerが計算した勾配ベクトルを用いて、Variableのアップデートを行います。 ・Worker：教師データから勾配ベクトルを計算します。 ・Master：Workerと同様の処理に加えて、学習済みモデルの保存やテストセットに対する
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 / Qiita http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び出して使います。 レート情報の取得やトレードには、OANDA REST API を利用 トレード状況の確認やアルゴリズムの管理は、ブラウザ or スマホアプリで 外出先でも状況
TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた - Qiita
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、下記手順でビルドしようとすると c
Google、自然言語理解（NLU）の基礎となる「SyntaxNet」をオープンソース化
米Googleは5月12日（現地時間）、機械学習システム「TensorFlow」に統合されたニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」をオープンソースで公開したと発表した。GitHubで公開されている。 自然言語理解（NLU）システムの基礎を提供するものという。SyntaxNetには、新たなモデルに学習させるのに必要なすべてのコードと、英語の文章の構文解析のためにGoogleが開発した英文解析ツールの「Parsey McParseface」が含まれる。 Parsey McParsefaceは、言語構造解析方法を学習する強力な機械学習アルゴリズム上に構築されており、文章内の各ワードの機能的役割（動詞、形容詞など）を解析できるという。Parsey McParsefaceは世界で最も正確な構文解析ツールだとGoogleは説明する。 コンピュータにとって、人間の話す自然言語はあまり
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開 Googleはディープラーニングに対応した機械学習ライブラリの最新バージョン「TensorFlow 0.8」を公開しました。 これまでTensorFlowは1台のマシンでしか実行できませんでしたが、新バージョンからは分散コンピューティングをサポートし、何百台ものコンピュータを使って並列実行することで学習処理を高速化できるようになりました。 このTensorFlow 0.8を用いて、Inceptionモデルに対応した機会学習を分散コンピューティングで実現するのが「Distributed TensorFlow」です。 分散コンピューティングを用いて100台のGPUを投入することで、学習の速度が56倍向上したとのこと。 また、Te
TensorFlow と Udacity によるディープ ラーニングの自己学習
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