TensorFlow の SessionRunHook で Optuna の枝刈り
この記事は TensorFlow Advent Calendar 2018 の 23 日目のはずだったけど、早く書き終わって我慢できなかったので空いてた 6 日目にねじ込んでしまったやつです。 こういう話があったので、ちょっと TensorFlow 用に Optuna の枝刈り機能を実装できそうか手を動かしてみました。 できた？一応動くね！ 前提知識TensorFlow の Estimator をちょっと使ったことがあるOptuna が何なのかは知っていてサンプルコードを試しに動かしたことがある（枝刈りが何かの説明とかはしません何ができれば良い？Optuna 側に callback 的なもので定期的に現在の評価指標と反復回数を渡せれば OK のようです。 lightgbm の場合はこんなふうに callback が実装されています。 各学習の途中でこうやって Optuna に trial.
Cloud poetry: training and hyperparameter tuning custom text models on Cloud ML Engine | Google Cloud Blog
Cloud poetry: training and hyperparameter tuning custom text models on Cloud ML Engine Machine learning models for interpreting and processing natural language have made tremendous advances in recent years thanks to deep learning methods. Recurrent models continue to be a common choice for textual data, but newer models based on fully convolutional architectures like ByteNet, and even more recentl
Firebase ML Kitで自作のカスタムモデルを使って料理・非料理画像を判定できるようにした - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の山下(@farmanlab)です。 Androidエンジニアとしてクックパッドアプリの開発を担当しています。 今回はGoogle I/O 2018で新しく発表されたML Kitをクックパッドのデータで学習したモデルを使って検証した話をします。 機械学習モデルの利用にあたって、研究開発部の菊田(@yohei_kikuta)の協力の元で検証を行いました。 これからお話する内容がイメージしやすいよう、 クックパッドの料理・非料理を判別するモデルを動かした実機デモをお見せします。 これは料理と判定された確率がfood、料理ではないと判定された確率がnon-foodというラベルのスコアで表示されているデモです。 (非)料理画像において(non-)foodのラベルのスコアが大きくなり正しく判別できていることが分かります。 モデルは MobileNetV2 tensorflow-gpu==1
Importing TF in Python yields 'cannot import name 'build_info' · Issue #13526 · tensorflow/tensorflow
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Installing Tensorflow-GPU with NVIDIA CUDA on a Google Cloud Platform VM instance
As a software engineer and part of Analytics and Machine Learning team at Searce, I tried to build a project with Tensorflow-GPU and NVIDIA CUDA configured VM instance on Google Cloud Platform. During the setup, I faced many challenges and I couldn’t find a proper source which consolidates each step to achieve the goal. So, here I am writing this post which will describe each step in detail. I hop
Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis / arXiv:1703.10135 [cs.CL] | LESS IS MORE
Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis / arXiv:1703.10135 [cs.CL] Googleが2017年4月に発表したEnd-to-Endの音声合成モデル Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis / arXiv:1703.10135 [cs.CL] に興味があったので、自分でも同様のモデルを実装して実験してみました。結果わかったことなどをまとめておこうと思います。 GoogleによるTacotronの音声サンプルは、 https://google.github.io/tacotron/ から聴けます。僕の実装による音声サンプルはこの記事の真ん中くらいから、あるいは Test Tacotron.ipynb | nbviewer1 から聴くことができます。 とても長い記事になっ
![Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis / arXiv:1703.10135 [cs.CL] | LESS IS MORE](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30305c278f50a8a35b512fe1c5e02d0b2bf1fe04/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fr9y9.github.io%2Fmedia%2Ficon_hu71488a41e9448d472219f1cc71ecc0ad_259818_512x512_fill_lanczos_center_3.png)
Tensorflow を GPU で動作させるための手順 - Qiita
GPU で Tensorflow 動作させるための環境のセットアップを行いましたが、 いろいろと試行錯誤したので、手順化しました。 環境 使用した環境は以下の通り。 GPU GT710 OS Ubuntu 14.04 Software Python 2.7 Tensorflow 1.1.0 CUDA 8.0 CUDNN 8.0 $ add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa $ apt-get update $ apt-cache search 'nvidia-[0-9]+$' nvidia-173 - NVIDIA legacy binary driver - version 173.14.39 nvidia-310 - Transitional package for nvidia-310 nvidia-319 - Transitional packa
TFX: A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform
TFX: A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform Denis Baylor, Eric Breck, Heng-Tze Cheng, Noah Fiedel, Chuan Yu Foo, Zakaria Haque, Salem Haykal, Mustafa Ispir, Vihan Jain, Levent Koc, Chiu Yuen Koo, Lukasz Lew, Clemens Mewald, Akshay Naresh Modi, Neoklis Polyzotis, Sukriti Ramesh, Sudip Roy, Steven Euijong Whang, Martin Wicke, Jarek Wilkiewicz, Xin Zhang, Martin Zinkevich Googl
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
TensorFlow XLA - TensorFlow XLA
1/22 >> First Last TensorFlow XLA はまじしん一ろう
kaggle TensorFlow Speech Recognition Challengeの上位者のアプローチを紹介する（前編） - Qiita
kaggle TensorFlow Speech Recognition Challengeの上位者のアプローチを紹介する（前編）DeepLearning音声認識データサイエンスKaggleSpeechRecognition INTRODUCTION 今更ながらこちらのkaggleのコンペの上位者のアプローチを紹介します。 TensorFlow Speech Recognition Challenge tensorflowの名を冠していることから予想できるように、 google brainがorganizerです。 自分も一応は参加しておりました・・・。 長いので前編・後編に分けてポストいたします。 今回はコンペそのものと、アプローチの要素のうちタスク設計と特徴量について触れます。 このコンペについて コンペのタスクの内容 音声認識の中でも、いわゆる"keyword spotting" t
Developing a new backend for XLA | TensorFlow
This preliminary guide is for early adopters that want to easily retarget TensorFlow to their hardware in an efficient manner. The guide is not step-by-step and assumes knowledge of LLVM, Bazel, and TensorFlow. XLA provides an abstract interface that a new architecture or accelerator can implement to create a backend to run TensorFlow graphs. Retargeting XLA should be significantly simpler and sca
XLA - TensorFlow, compiled
By the XLA team within Google, in collaboration with the TensorFlow team One of the design goals and core strengths of TensorFlow is its flexibility. TensorFlow was designed to be a flexible and extensible system for defining arbitrary data flow graphs and executing them efficiently in a distributed manner using heterogenous computing devices (such as CPUs and GPUs). But flexibility is often at od
Error importing tensorflow on windows 10 ( Tensorflow 0.12.0 RC0, python3.5 ) · Issue #5949 · tensorflow/tensorflow
Was excited to try out 0.12.0 RC0 for windows Followed Tensorflow 0.12.0 RC0 Installation guide for Windows, on Windows 10. Ran into following error. Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\hp\AppData\Local\Progr
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TensorFlow Serving with Docker | TFX
libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22' not found · Issue #13 · lhelontra/tensorflow-on-arm
install tensorflow == 1.4.0
TFX | ML Production Pipelines | TensorFlow
XLA | TensorFlow