You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
本日はTensorFlowの可視化機能を使ってみる。 皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はTensorFlowの可視化機能を使ってみました。 TensorFlowって何ぞ？といった方はこちらの記事を御覧ください。 nonbiri-tereka.hatenablog.com まずは、可視化用のソースコードを準備しました。Tutrialで用いられているソースコードを少々いじり、 扱いやすいコードにしました。 https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py 可視化用ソースコード import tensorflow as tf import time import input_data import ma
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
