V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。フリーランス最近、AI案件でAWSを扱い始めています。V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。mykeras以下のエラーが出ました。DjangoでWEBサービスをガリガリ開発しています。インデックス指定して値を取得したい事態になりました。いうときに気を付けることを書きます。forの中でカウントアップする方法を試行錯誤していました。条件に合ったオブジェクトを取得する際、リスト(複数個)を取得する場合は「filter」一つだけ取得する場合は「get」を使用する。以下のエラーが出る場合があります。__unicode__(self)を追加しましょう。Djangoでの方法を備忘録。※開発環境については以下の記事をご参考ください。任意のフォルダで以下を順に実行することでプロジェクト作成まで完了。Webアプリで大事な要素の一つは見た目、見栄えではないでしょうか。私のようにデザインがよく分からないという方も多いはず。そんなエンジニアを救ってくれるのがBootstrapというわけです。RailsによるWebアプリケーションの開発について勉強しました。今回は、Django(これでジャンゴと呼ぶらしい。)を使ったWebアプリケーションの開発を勉強します。前にNNの重みに関する見解を書きました。そこでは、以下のようにまとめていました。繰り返し学習による重みの変化は小さいことが分かった。取得できなくなっている模様です。#Irisは取得できています。各重みに初期値が割り当てられる。NNの学習はこの初期値の重みを変えながら進んでいくことになる。Learningをはじめとした機械学習です。CNNではなくRNNのほうが、私が考えている事業で利用することになります。画像認識の初歩に立ち返ってテンプレートマッチング処理をpythonとOpenCVで実装しました。今回テンプレートマッチには麻雀牌を選びました。中間特徴量を画像化してみたくなったので、前に紹介した学習モデルを改良しました。ネットワーク内の各層の入力と出力は配列になっています。適当なサイズで二次元にしてあげれば画像になります。Blog”で発表した。本バージョンでは、Windowsが新たにネイティブサポートされた。loss.unchain_backward()を入れるだけで解消する。最近仕事でPythonを使って簡単なツールを作ることが増えてきました。Pythonはとてつもなく扱いやすくて、楽で、早く開発できる最強のソースコードとなっています。前回は自前で用意したデータを使用した「Chainer」での学習方法について紹介しました。qstairs.hatenablog.com今回は、前回学習した結果(モデル)を使用した識別処理について紹介します。学習データのリストファイルを作成する方法について紹介させていただきました。qstairs.hatenablog.comということで、準備は完了したのでいよいよ今回は学習について紹介します。前回、Chainerの構築方法とMNISTの実行例を紹介しました。自分でいろいろ試せられるようになるための方法を勉強していきます。V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。