複雑な前処理も簡単に！TensorFlowのDataset APIの使い方
Dataset API Dataset APIの2つの概念 Dataset Iterator 3種類のIteratorの使い分け方 one-shot initializable reinitializable DatasetのTransformerの種類と使い方 基本変換 map flat_map zip group_by_window データセット作成便利関数 repeat shuffle batch unbatch padded_batch 生成関数 range enumerate 知っておくと役に立つDataset APIの使用方法 CSVファイルから前処理をする TFRecordを読み込む実用例 まとめ 参考 TensorFlowのDataset APIは、バージョン1.2から追加された新しい機能です。Dataset APIを使うことで、TensorFlowの独自のキューによる入力
TensorFlowのデータフォーマットTFRecordの書き込みと読み込み方法
TFRecordを使用する理由 TFRecordの作り方 ExampleレコードとSequenceExampleレコード Fashion MNISTをTFRecord化してみる TFRecordの中身を確認する方法 TFRecordの読み込み方 実際に実装してみる TFRecordを使用する まとめ 参考 TensorFlowが推奨しているTFRecordというデータセットのフォーマットがあります。 TFRecordを使いこなせるようになると、大規模なデータを効率的に学習できるようになることがあります。 本記事では、TFRecordの使い方をマスターできるように読み書きする方法を解説し、実際にQueueRunnerを使った実装をしてみます。 TFRecordを使用する理由 TFRecordの中身はProtocol Bufferというバイナリフォーマットです。一度TFRecordを作成するこ
高次元のデータを可視化するt-SNEの効果的な使い方
t-SNEは、高次元のデータを可視化する手法としては、非常に便利ですが、時々不可解な挙動をしたり、誤解を招くような可視化をすることがあります。 シンプルなデータを可視化して動作の仕組みを理解することで、t-SNEのより効果的な使い方を学ぶことができます。 t-SNEは、高次元のデータを調査するための手法として、2008年にvan der MaatenとHintonによって発表 [1] された人気の手法です。 この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 このような印象を持っている方が多いのですが、こういった捉え方をしていると誤解を招くこともあります。 この記事の目的は、よくある共通の誤解を解くためでもあります。 t-SNEで可視化できることと、できないことを説明す
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