『はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング』を読みながら試したこと。

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『はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング』を読みながら、Deelのインストール中…。

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Deelはインストールできました。python tiny.py も無事、実行できました。

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opencv.pyも試してみました。MacのWebカメラが起動して、自分の顔を表示して認識したラベルがリアルタイムに表示されますね。スマホを持つとcellularと認識するし面白い。しかしマシンパワーが必要なだなぁという感じはします。まだ1章ですが、後の章、実行できるかな?

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simpleMode.py まさにシンプルな例ですが、学習していることに感動しています。 pic.twitter.com/yGApFoUHMy

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P63 の「2層パーセプトロンでXOR問題を解く」をやってみたのですが、ほとんど学習できるのですが、ごく稀にできないときもあるんですね。 pic.twitter.com/qb1nXjMyGU

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『はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング』のP65。Webや様々な本で出てくるMNISTのところにきました。mnist.pyはスムーズに実行できますが、mnist_cnn.pyは時間がかかります。マシンパワーが不足しているんでしょうね。

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p74にも「いざ実行すると、CPUだけではかなり実行時間がかかります」とある通り、55分かかりました。 pic.twitter.com/Dp9ba8bLsi

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ただ性能はこの通り。 pic.twitter.com/TQpXostugb

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今まで、PCを使ってゲームをやるわけではないので、グラフィックカードにはあまり気を使ったことはないのですが、深層学習の分野ではとても重要なパーツなんですね。TITAN Xでググったのですが、値段もいいですね…。

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Mac版のTensorFlow をインストール Virtualenv installation Mac OS X, CPU only, Python 2.7 tinyurl.com/gqydx69

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『はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング』のp122。classify_image.pyのありかですが、~/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/imagenet です。

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パンダである確率が88%になりました。すごいですね。 pic.twitter.com/zIT8YDRPv0

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