UIが止まってしまう。それは出来れば避けたい。worker-loader今回はサーバサイドとフロントエンドを分離して開発していたので、できれば単一のJSでまとめてしまいたい。指定することで別ファイルでWorker用のJSを用意しなくてもイイカンジにやってくれるようだ。順番に注意しないといけないようだ。先程のような処理を以下のように書ける。結果を待ち受ければ良い。いえ連続で投げてしまうことも出来てしまうので、投げたものに対する結果を正しく得る必要がある。返す関数を提供するようにしてみた。}}これによって、UI側では複数の画像も非同期にリクエストして結果を得ることができる。バックグラウンドでのWebWorkerによる計算を使って推論結果を順次表示していける。300ms前後かかるし、複数枚をまとめて渡すと線形に処理時間が倍増していく。内でのTensorFlow.jsの計算は、GPUを使ってくれないらしい。近いうちに解決してくれるのかもしれない。処理時間を計測してみた。初回実行のWarmUpではどうしても約2秒ほど止まってしまうけど、それ以降はかなり高速に計算が終わる感じにはなる。流儀に...2018-07-07将棋駒画像分類をMobileNetV2で最初から学習させる前回の将棋駒画像分類の話の続き。TensorFlow...2018-05-02将棋駒画像の分類器をラクして作るちょっと将棋関連の画像認識をやってみたいな、と思って。その2以前に試した、アイドル顔識別の性能評価。