Google Colaboratory概要と使用手順(TensorFlowもGPUも使える) - Qiita
以前から噂に聞いていたGoogle Colaboratoryを使ってみました。まだ深くは使ってませんが、非常に便利です。Pythonが手軽にクラウド上で実行できます。Jupyter Notebookのクラウド版だと思ってください。 今までAnaconda/Minicondaなどを使ってローカル環境を作っていましたが、それすら不要になるとは・・・敷居の低さに驚きです 記事「TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件」や「WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年)」で書いた内容よりも遥かにお手軽です。 Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 感想 良い点 環境構築しなくていいのが楽！condaやpipコマンドしないですぐに使えるのが最高です。 デ
RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた（追記2件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。 インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/keras/に書いてある通り、以下の通りRコンソールから打てばおしまいです。 devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) install_tensorflow() ということで、早速色々試してみようと思います。 3層NNをサクッと試してみる データセットはこちらのXORデータセット（10万サンプル）を使います。 > d <- read.csv('xor_complex_large.txt', header=T,
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