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    Keras TensorFlow predictに時間がかかるのでスレッド処理やマルチプロセス処理で...

    Kerasで学習して保存したモデルを用いて予測を行なっています。 約5000枚の画像を予測させます。 1枚あたりCPUで0.25秒かかります。ですので全部で20分かかる計算になります。 これをどうにかして1分にしたいです。 考えられるアイディアとしてスレッド処理やマルチプロセス処理だと思います。 以下のコードはマルチプロセス処理を記述したコードになります。

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    teratailが9時間前に アップデート
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    jupyternotebook(gpu)の処理動作が遅くなる

    Jupyter notebookについてわからないことがありましたので質問させていただきます。 現在、Jupyter notebookとgpuを使ってプログラムをいじっているのですが、ある程度実行していくと処理が遅くなり、最後は固まってしまっているような状態になっていしまうのですが、この対処法はありますか?

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    teratailが23時間前に アップデート
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    pythonのエラーメッセージについて

    pythonでのエラーについてわからないことがありましたので質問させていただきます。 jupyternotebook上でtensorflowを今までは実行していたのですが、カーソル上でtensorflowを動かそうと思い、カーソル上で今までのpythonコードを実行してみたところ以下のようなエラーメッセージがでました。 NameError: global

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    yone_yone yone_yone 1日前に ベストアンサー
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    tensor flowのサンプル実行時にシンタックスエラーが出る

    Mac Tensorflowです 下記のサイトを参考にPythonのプログラムを実行させたのですが シンタックスエラーが出ます プログラムはGitからダウンロードして何も変更してないのですがなぜエラーが出るのでしょうか Python version Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc. サイト https://ai-coo

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    csuser01234 csuser01234 2日前に ベストアンサー
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    重みの初期化について

    重みの初期化について様々なものをしようと思っているのですが、1つうまくいかないものがありましたので、質問させていただきます。 現在、重みを-2.0から2.0の範囲の乱数としているのですが、こちらをHeの初期値にしようと考えています。 こちらが現在使っているコードの重みの初期化の部分となります。 with tf.Session() as sess:

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    yone_yone yone_yone 1日前に ベストアンサー
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    Keras TensorFlow GPUを使ってpredictする方法

    学習時にGPUを使って学習はできたのですが、予測時にGPUを使うことができていません。 以下のコードをCPUで実行しています。 model = load_model('model path') files = sorted(os.listdir('image directory path')) for i,f in enumerate(files):

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    _Victorique__ _Victorique__ 2日前に ベストアンサー
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    異なるDNN構成のweightが通用できるのでしょうか?!

    <<Keras Documentation >> https://keras.io/ja/models/about-keras-models/ の中に下記の記述がありまして ...................................................... model.load_weights(filepath, by_name=

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    teratailが2日前に アップデート
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    DNNのflatten操作について

    DNN形成において、本当にflatten操作が存在するのでしょうか。 絵では確かに四角の枠で一枚一枚のmapなどを表していますが、 それは人間の感覚に合わせるために描いただけで、メモリ上ではこれらのmap組は 「天然的に」flat(1D-array)になっているはずだと思いますけれども。。。 なので、『flatten』という処理は本当に存在するのでしょう

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    teratailが4日前に アップデート
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    KerasのInstanceNormalizationがエラー

    前提・実現したいこと keras_contribにあるInstanceNormalizationを 通常のBatchNormalizationの代わりに使って ResidualBlockを作りたいです。 from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Add

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    abshaiaiouysu abshaiaiouysu 4日前に ベストアンサー
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    tensorflow.jsで学習(訓練)中、ブラウザが固まる

    下記のコードを実行しています。 学習の内容は適当に他のサイトを参考にしたもので、結果はどうなってもよいのですが、 ブラウザで訓練(model.fit)が完了するまでに30秒ほどかかるものです。 model.fitを行なうと演算のためブラウザがロックされ、操作できなくなってしまいます。 tensorflow.jsのfitは非同期関数で別プロセスで実行されて、バ

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    teratailが6日前に アップデート
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    PoseCNNのインストール

    前提・実現したいこと PoseCNNをインストールしたいです。 ですが、Githubの作業2sh make.shからエラーが大量に出てしまい作業が進みません。 ほかの方は手順通りに進めてもエラーは起きないのでしょうか?

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    teratailが1週間前に アップデート
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    DNNにおいてmapとfilter係数セットの対応関係について

    以下はこれまでの理解です。 DNNにおいてmapの生成とfilter係数セットの対応関係について ある入力画像(or map)Xに対して同一filter係数のセット(3×3): F1= w1,w2,w3 w4,w5,w6 w7,w8,w9 で新たに一つのmap1を生成します。 上記Xに対して別のfilter係数のセット(3×3): F2= w10,w11

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    leilei leilei 1週間前に コメント
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    segmentation 自前データセットの作り方

    deeplearningで行うdetection(物体検出)とは別にsegmentationと呼ばれる物体の領域分割を行おうと思っています。 データは自前のものを使う予定なのですが、データセットの作り方を調べてもsegmentationについては出てこなく悩んでいます。 labelmeというツールで自前の画像からラベル付とピクセルデータをjsonフ

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    teratailが1週間前に アップデート
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    活性化関数ReLUについて

    階層型ニューラルネットワークでの活性化関数についての質問になります。 現在、活性化関数は中間層と出力層ともにシグモイド関数を用いているのですが、中間層のみReLU関数にしようと考えています。 tensorflowでの実装の仕方を調べたところ、ReLU関数の引数のところの書き方が様々あり、わからない状態にあります。 #シグモイドのみ y1 = tf

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    yone_yone yone_yone 1週間前に コメント
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    kerasによる推測の方法

    pythonでkerasを用いて簡単なNN(入力装850,中間層64,出力層3)を構築し学習させました. この学習結果を使って,自作の新たなデータを推測したいです. 理想の出力としては,新たな入力をした際に,出力層の各ノードにどのような値が入っているのかを確認したいです. from keras.layers import Dense, Activatio

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    bullton bullton 2週間前に ベストアンサー
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    大量画像を扱う時のtf.train.shuffle_batchの設定値について

    tfrecordファイルがtrain_1.tfrecords~train_43.tfrecordsまであり、 tfrecordファイルに一つに3万枚入っています 合計枚数は1290000枚です。 そこでtf.train.shuffle_batch()を使っていますが、パラメータ設定がわかりません。 ベストな設定値はどのような値すれば良いのでしょうか? ご

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    trafalbad trafalbad 2週間前に ベストアンサー
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    Tensorflow-GPUのサンプルコードでエラー"Faild to create session...

    前提・実現したいこと みなさんこんにちは。 私は現在、Tensorflowについて勉強するために、Tensorflow-GPUとKerasをUbuntu16.04にインストールしたいと考えています。 Tensorflow-gpuインストール手順 等のサイトを参考に環境を構築しましたが、Kerasのサンプルプログラムでエラーが発生します。 エラー内容は「Te

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    teratailが2週間前に アップデート
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    機械学習による波形の合否判定

    オシロスコープの波形を機械学習を使って合否判定したいです。初心者でどうすればいいのかイメージが沸かないので質問させていただきました。 ・波形はwebカメラでオシロの画面を映して判定するのか、それとも取り込んだ画像を見るのか、または、csvとして数値で取り込んだものを見るのがいいのでしょうか? ・教師あり学習として正解・不正解を学習させるのが一番いいやり方

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    uwama uwama 2週間前に コメント
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    tenorflowにおけるLSTMノードのセル値の可視化

    tensorflowを使ってLSTM層のあるニューラルネットの学習を行っているのですが, LSTMの動作を調べるために,LSTMノードのセルの値の変化を調べたいのですが, セルの値はどのように出力できるのでしょうか?

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    R.Shigemori R.Shigemori 2週間前に 回答
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    tensorflowでのdropout使用方法について

    tensorflowで以下のようなニューラルネット(Domain adversarial neuralnetwork)を組んで学習させていたのですが,feature extractorと書いてある部分のLSTM層のところにdropout(tf.nn.dropout)を挟んだところ,学習が進まなくなってしまいました。(labelの二値分類が0.5の精度からほと

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    teratailが2週間前に アップデート
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