iPX社員によるブログスマートフォン用の表示で見るiPX社員によるブログiPX社員が"社の動向"から"自身の知見や趣味"、"セミナーなどのおすすめ情報"に至るまで幅広い話題を投下していくブログ。社の雰囲気を感じ取っていただけたら幸いです。2019-07-03TensorFlowの未来に触れてみたTCDの堀田です。最近体調を崩してしまいました。季節の変わり目なので、見てくださっている皆様は体調にお気をつけください。2.0のプレビュー版を触ってみました。新しい物好きなところがあるので、機械学習の勉強がてら動かしてみた次第です。1.xに改良を加えた新バージョンで、先日Beta版がリリースされました。2.0の変更点は既に公式サイトを始め詳しく説明されているサイト様があります。Insider代表的な変更点は以下の2点です。execution方式では、命令を呼び出した時点で実行されます。executionによりデバッグ等が容易になるという利点があります。従来のグラフモードでも実行することができ、@tf.functionというアノテーションを付けることによりPython構文の関数をグラフに変換して実行するAutoGraphという機能も追加されています。TensorFlow公式のチュートリアルはこの恩恵が分かるようなものとなっており、今回はこのチュートリアルを写経で動作させてみました。環境はWindowsとUbuntu、それぞれのGPU版パッケージを使用しました。Beta1を使用しました。ソースコードPythonのソースコードは以下の公式DCGANチュートリアルのものをベースにしています。Notebook環境で実行していますが、今回はローカルに環境を作成しているので必要なパッケージのインストールを事前に行います。matplotlibちなみに上記チュートリアルのソースコードですが、GeneratorとDiscriminatorの各モデルはtf.keras.Sequentialの記法でも動作しました。Generatorはチュートリアルでは以下のように定義されています。make_generator_model()Sequentialモデルの記法だと以下のように書けます。make_discriminator_model()以下のように定義することも可能です。padding='same'),layers.LeakyReLU(),layers.Dropout(0.3),layers.Flatten(),layers.Dense(1)])discriminator.build()実行環境PCWindowsとUbuntuのデュアルブートができる同一PCでそれぞれ動作させました。1070を搭載しています。Homeを使用しました。GPU版のpipパッケージをインストールしました。Alpha版のGPU版pipパッケージでは実行時にエラーが発生する場合がありましたが、Beta版のpipパッケージでは発生しなくなっているようです。16.04.5を使用しました。3.7.3にpipパッケージでインストールしています。7.4.1以降のインストールも必要になります。Toolkitの執筆時点での最新版は10.1ですが、10.0でなければ動作しません。Programへの登録が必要となります。secGPUを認識して動作していることがログから読み取れます。sec.こちらもGPUを認識して動作していることがログから読み取れます。同じコードですがWindows版よりわずかに早く動作しているようです。2.0を実際に実装してみたところよりとっつきやすくなった印象です。正式リリースにはもうしばらくかかりそうですが、他のサンプルやネットワークの自前での実装についても試してみたいと思います。20:54TensorFlowの未来に触れてみたTweet広告を非表示にする関連記事2018-03-27GPUサーバー到来iPXの堀田です。»プロフィールid:ipx-writeriPX社員が"社の動向"から"自身の知見や趣味"、"セミナーなどのおすすめ情報"に至るまで幅広い話題を投下していくブログ。社の雰囲気を感じ取っていただけたら幸いです。車検って何をしているのか知らなかったので調べてみた月別アーカイブはてなブログをはじめよう!ipx-writerさんは、はてなブログを使っています。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。