PyTorchやTensorFlow互換のAI処理高速化プラットフォーム「MAX」プレビュー公開、Pythonを高速化した「Mojo」搭載
Modular社がAI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」をプレビュー公開。PyTorchやTensorFlow、ONNXなどのAIモデルと入れ替えるだけで処理が最大5倍高速になる。 Pythonの高速なスーパーセット「Mojo」言語を発表したことで話題となったModular社が、AI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」（Modular Accelerated Xecution）のデベロッパーエディションをブレビュー公開しました。 MAX Developer Edition Preview has officially launched! It's a drop-in replacement for running and serving @PyTorch, @tensorflow and @onnxai models much faster and leverages the
ChatGPTを駆使して、Raspberry PiとTensorflowを使ってドア監視をできるようにした - Qiita
ChatGPTを駆使して、Raspberry PiとTensorflowを使ってドア監視をできるようにしたPythonOpenCVRaspberryPiTensorFlowChatGPT chatGPTを駆使して、玄関の鍵が閉まっているかどうかを監視するプログラムを作りました。 はじめに 今回の要約 自分はとにかく玄関の鍵を閉め忘れることが多く、家族にも怒られていた Raspberry Piとwebカメラが家にあった 色々調べたところ、機械学習の部分はGoogle Cloud Visionで無料実装できる すでに先駆者のブログは存在する：https://r-kurain.hatenablog.com/entry/2019/10/17/211134 ある程度ライブラリが古い部分や、多少わかるOpenCVへのリライトについては、ChatGPTにすべて任せれば実装できるのではないか ある程度構想
tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。 連載目次 もう4年も前になりますが、2020年5月に「マルチバックエンドKerasの終焉（しゅうえん）、tf.kerasに一本化」という記事を書きました。しかしその後、逆の動きが起きています。本稿では、前回の記事をフォローアップする目的も兼ねて、最新の状況をお伝えします。 そもそもKer
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
機械学習ベンチマークアプリ「Geekbench ML v0.6 for iOS/Android (Preview)」がmacOSとWindows、Linuxに対応。iOS版はTensorFlow LiteからCore MLへ切り替え。
機械学習ベンチマークアプリ「Geekbench ML v0.6 for iOS/Android (Preview)」がmacOSとWindows、Linuxに対応しています。詳細は以下から。 MacやWindows, Linux, iOS, Androidに対応したベンチマークアプリ「Geekbench」シリーズを開発するカナダPrimate Labs Inc,は2021年05月、ここ数年でプロセッサにおける機械学習処理の性能がより重要になっているとして、機械学習処理専用のパフォーマンステストを行うベンチマークアプリ「Geekbench ML (Preview)」のiOS/Android版を公開しましたが、 現地時間2023年12月12日付で、このGeekbench MLをバージョン0.6 (Preview)へアップデートし、新たにmacOSやWindows、Linuxをサポートしたと発表
7月26日、TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリースされました。 このリリースでは、Apple Silicon Macのサポートやtf.lite、tf.dataの改善など、重要な変更点が含まれています。 以下で、新機能のハイライトを紹介します。 7月26日、TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリースされました。 このリリースでは、Apple Silicon Macのサポートやtf.lite、tf.dataの改善など、重要な変更点が含まれています。 以下で、新機能のハイライトを紹介します。 Apple Silicon Macのサポート TensorFlow 2.13は初めて、Apple Silicon Mac上で最新バージョンのTensorFlowを使用できます。 Apple、MacStadium、Googleの協力により、Apple Silicon
GitHub - ptyadana/Data-Science-and-Machine-Learning-Projects-Dojo: collections of data science, machine learning and data visualization projects with pandas, sklearn, matplotlib, tensorflow2, Keras, various ML algorithms like random forest classifier, boo
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」がWindowsネイティブ対応を終了／今後は「WSL 2」へのインストールを
tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！
Google、Flutter用TensorFlow Liteプラグインを正式リリース
TensorFlow 2.13とKeras 2.13がリリース ー Apple Silicon Macに対応