TensorFlowで作ったモデルをCore MLで利用する - Qiita
tfcoreml（リポジトリ名は "tf-coreml"）という、TensorFlowで学習したモデルを、Core MLモデル（.mlmodel）に変換するツールがあります。 TensorFlow LiteもCore MLモデルへの変換をサポートしているみたいな記事もありましたが、まだLiteがどういうものなのかよくわかってないのと、ググッてtfcoremlが一番上に出てきたし、メンテもアクティブにされてるようなのでこちらを試してみた次第です。 tfcoremlのインストール でいけます。 が、僕はしばらくTensorFlowを触ってなかったので、次のエラーに遭遇しました。 Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow>=1.1.0 (from tfcoreml) (from versions: ) N
Announcing TensorFlow 1.5
Posted by Laurence Moroney, Developer Advocate We're delighted to announce that TensorFlow 1.5 is now public! Install it now to get a bunch of new features that we hope you'll enjoy! Eager Execution for TensorFlow First off, Eager Execution for TensorFlow is now available as a preview. We've heard lots of feedback about the programming style of TensorFlow, and how developers really want an imperat
TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita
TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分） って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど） これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、
TensorFlowにdefine by run（TensorFlow Eager）がやってきた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。今回の三連休は二郎食べて満足しました。 Chainerにはじまり、PyTorchなどdefine by runで ニューラルネットワークを計算するフレームワークがあります。 このdefine by runは非常にRNN系のニューラルネットワークを書く際に重宝しています。 そして、10月末にTensorFlowからもdefine by run用の インターフェースが試験的に提供されました。それがTensorFlow Eagerです。 ※define by runが不明な方はこちらへ s0sem0y.hatenablog.com TensorFlow Eager TensorFlow Eagerは次の公式の記事で紹介されています。 ただし、この機能はPreview段階です。 通常使う場面では問題ないと思いますが、念のため何か起こっても問題ない環境で利用してくださ
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GitHub - diegoalejogm/gans: Generative Adversarial Networks implemented in PyTorch and Tensorflow