ログインして、InfoQのすべての体験をアンロックしましょう!お気に入りの著者やトピックの最新情報を入手し、コンテンツと交流し、限定リソースをダウンロードできます。 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with ...
この例では、TensorFlow Lite Python APIとRaspberry Pi Cameraを使用してリアルタイムの分類を実行します。 Pi Cameraを使用したTensorFlow Lite Python分類の例。 この例では、Raspberry Pi上でPythonを使用したTensorFlow ...
「TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers」をベースに自分用に説明追加したものになります。 1. Keras API 「Keras」はディープラーニング用のPython APIです。 エンジニアの場合、Kerasは一般的なユースケースをサポートするため、レイヤー、メトリック ...
この回から2回にわたり、画像認識のサンプルを通じて、Googleの提供するMobileNetの使い方と、トレーニング済みのモデルを生かす転移学習を理解します。この回では、静止画像を認識するサンプルを通じて、MobileNetの基本的な使い方を理解します(図1)。
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT(ライトニングトーク)を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow/PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。前半は、TensorFlow、PyTorchそれぞれのモデル実装の基礎と、それぞれの ...
この回から2回にわたり、手書きの数字を認識するサンプルを通じて、Pythonで作成したKerasモデルをTensorFlow.jsで利用する方法を理解します(図1)。この回では、Python環境の準備、学習済みモデルの構築を行います。 手書き文字認識モデルの構築には、MNISTという ...