modelsを翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。TensorFlowモデルをdeeplearn.jsに移植するこのチュートリアルでは、TensorFlowモデルをトレーニングしてdeeplearn.jsに移植する方法を示します。このチュートリアルで使用されているコードと必要なリソースはすべてdemos/mnistに格納されています。network)を使用します。MNISTチュートリアルからforkされています。[/aside]まず最初に、deeplearn.jsリポジトリをクローンし、TensorFlowがインストールされていることを確認します。$BASEに移動(cd)して次のコマンドを実行し、モデルをトレーニングします。demos/mnist/fully_connected_feed.pyトレーニングには約1分かかり、/tmp/tensorflow/mnist/tensorflow/mnist/logs/fully_connected_feed/にモデルチェックポイントが格納されます。次に、TensorFlowチェックポイントからdeeplearn.jsに重み(weight)を移植する必要があります。これを行うスクリプトを提供しています。$BASEディレクトリから実行します。--checkpoint_file=/tmp/tensorflow/mnist/logs/fully_connected_feed/model.ckpt-1999このスクリプトは、demos/mnistディレクトリに一連のファイル(variableごとに1つのファイルと、manifest.json)を保存します。manifest.jsonは、変数名をファイルとその形状にマップする単純なディクショナリーです。...}コーディングを開始する前に、$BASEディレクトリから静的なHTTPサーバーを起動する必要があります。serverブラウザでhttp://localhost:8080/demos/mnist/manifest.jsonにアクセスして、HTTP経由でmanifest.jsonにアクセスできることを確認してください。これで、deeplearn.jsコードを書く準備が整いました。type=”normal”]注:TypeScriptで記述する場合は、コードをJavaScriptにコンパイルして、静的HTTPサーバー経由で提供するようにしてください。[/aside]重み(weight)を読むには、CheckpointLoaderを作成し、manifestファイルを指し示す必要があります。次に、変数名をNDArraysにマップするディクショナリーを返すloader.getAllVariables()を呼び出します。これで、モデルを書く準備が整いました。以下は、CheckpointLoaderの使用方法を示す抜粋になります。});});完全なモデルコードの詳細については、demos/mnist/mnist.tsを参照してください。このデモでは、3つの異なるAPIを使用してMNISTモデルを正確に実装しています。execution)します。ユーザーは、入力データ以外のGPU関連のメモリリークを心配する必要はありません。APIをKeraレイヤAPIを模倣するGraph.layersと組み合わせて使用​​します。これはdeeplearn.jsの最も低いレベルのAPIであり、ユーザに最も多くの機能を与えます。数学コマンドはnumpyのようにすぐに実行されます。mathコマンドはmath.scope()に含まれ、中間のmathコマンドで作成されたNDArraysが自動的にクリーンアップされます。このmnistデモを実行するために、変更されたときにタイプコピーコードを見て再コンパイルするwatch-demoスクリプトがあります。スクリプトは、静的なhtml/jsファイルを提供する8080上の単純なHTTPサーバーを実行します。watch-demoを実行する前に、8080ポートを解放するために、チュートリアルで前述したHTTPサーバーを終了させて​​ください。デモのエントリ・ポイントのdemos/mnist/mnist.tsを指すように、watch-demoを実行します。PMhttp://localhost:8080/demos/mnist/にアクセスすると、demos/mnist/sample_data.jsonに保存されているテストイメージを使用して測定された〜90%のテスト精度を示す簡単なページが表示されます。ロカラボのサービス紹介はこちら人気の記事◾️ITシステムを内製化するための現実解。◾️AIは魔法の杖じゃない。scikit-learnで機械学習モデルを保存&ロードする人気ブログランキングへProfile荒井豊メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。株式会社ロカラボこんな記事も読まれてますAI・機械学習・ディープラーニング深層学習ライブラリKerasの勉強に役立つコミュニティサイトまとめ(英語サイト)Kerasは、効率的なTheanoまたはTensorFlowのシンボリック数学ライブラリをバックエンドとして利用できるPython深層学習ライブラリです。Kerasは非常に使いやすいので、最初のマルチレイヤパーセプトロン、畳み込みニ...AI・機械学習・ディープラーニング活用すべきでないことにAIを活用しようとするとほぼ失敗するこんにちは、荒井(@yutakarai)です。いったご相談をよくいただきます。AIが流行っていますし「○○社が○○のためのAIを導入」というようなニュースもよく目にしますので、「自社でもAIを」とな...AI・機械学習・ディープラーニングオートメーションの時代にAIについて知っておくべきことこんにちは、荒井(@yutakarai)です。世界中の企業やビジネスマンや消費者は、AIがオートメーション分野において重要な役割を持っていることを知っています。翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。機械学習が流行っています。多くの人が機械学習について一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。Visionを紹介します。TFLearn(翻訳)本記事は、TFLearnのドキュメンテーションサイト(home)を翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。荒井豊メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。0%"})}t.find(".footnote-content-wrapper").css({"max-height":Math.min(l,a)+"px"});t.css({left:s.leftRoom-s.leftRelative*o+"px"});m(t,s.leftRelative);parseInt(t.css("height"))。