カテゴリー: TensorFlow

833{icon} {views}以前作ったPyTorchのラプラシアンピラミッドをTensorFlow2.0に移植しました。何かと便利なラプラシアンピラミッドをつかってみよう。 環境 TensorFlow2.0 CPU […]...

2.4k{icon} {views} TensorFlow2.0＋TPUで訓練していて、いちいちマルチデバイスための訓練・Validationのコード書くの面倒くさいなと思ったので、それをいい感じにラップしてくれるデコレ […]...

8.9k{icon} {views} TensorFlow2.0で訓練の途中に学習率を変える方法を、Keras APIと訓練ループを自分で書くケースとで見ていきます。従来のKerasではLearning Rate Sch […]...

3.5k{icon} {views} TensorFlowでDistribute Training（複数GPUやTPUでの訓練）をしたときに、Keras APIのfit()でのValidation精度と、訓練ループを書い […]...

1.4k{icon} {views} GANの利用を想定します。以前TPUだと複数のモデルを同時or交互に訓練するというのは厳しかったのですが、これがTF2.0で変わったのか確かめます。 環境：TensorFlow2.0 […]...

4.6k{icon} {views} TF2.0系で少し複雑なモデルを訓練するときに、GradientTapeを複数使うことがあります。例として、微分を取りたい場所が2箇所あるケースや、2階微分を取りたいケースを挙げます […]...

3.1k{icon} {views} TensorFlow2.0＋TPUでData AugmentationしながらCIFAR-10を分類するサンプルです。Data Augmentationはtf.dataでやるのがポイ […]...

4.2k{icon} {views} TensorFlowのtensordotという関数はとても強力で、テンソルに対する行列積に対する計算をだいたい表現できます。しかし、軸の設定がいまいちよくわからなかったので、確かめて […]...

4.7k{icon} {views} 特にテーブルデータで、実際の分析に入る前に欠損値やデータの分布の把握といった、探索的データ解析（EDA）というのは重要なプロセスになります。TensorFlow Data Valid […]...

5.8k{icon} {views} NumpyでData Augmentationするのが遅かったり、書くの面倒だったりすることありますよね。今回はNumpy（CPU）ではなく、ニューラルネットワーク側（GPU、TPU […]...