TensorFlow Docs
はじめに
開発環境 Ubuntu
AWS EC2 c4.large Docker (CPU)
AWS EC2 p2.xlarge Docker (GPU)
VM Docker (CPU)
VM Docker Google Cloud Datalab (CPU)
開発環境 Jetson TX2
OpenCV-3.2/OpenMPI-2.1.1/TensorFlow-1.3.0をビルドしてインストールする方法
OpenCV-3.2/OpenMPI-2.1.1/TensorFlow-1.3.0のビルド済みパッケージを導入する方法
開発環境(CloudML)
CloudMLの設定
TensorFlowのVersion up
CloudMLのEmacsの操作
開発環境(Local)
Local環境の整備
開発環境(Datalab編)
DatalabのTFを1.0.0にUpdate
DatalabのPythonのversionを2系から3系に変更する
開発環境構築(Android)
Android(Ubuntu)
Android(OS X)
Android(OS X)
Android(Hexagon)
開発環境構築(RaspPI)
RaspPI
TensorFlow
HelloWorld
定数・変数・プレースフォルダ
型・次元数・ランク・サイズ
演算子
総和・総積
最小値・最大値
クリッピング
正規分布・切断正規分布
ブーリアン
キャスト
比較
集約
コマンドライン引数
セッションの保存・読み込み
L2正則化
モデルデータの保存と読込
Tensorflowのグラフ操作 Part1
Tensorflowのグラフ操作 Part2
Tensorflowのグラフ操作 Part3
プロトコルバッファ Part1
プロトコルバッファ Part2
プロトコルバッファ Part3
プロトコルバッファ Part4
線形回帰
平均二乗誤差
線形回帰
線形回帰 TensorBoard1
線形回帰 TensorBoard2
線形回帰 解析
線形回帰 課題
ロジスティック回帰
交差エントロピーコスト関数
ウィルス分布 データ作成
ウィルス分布 学習
ウィルス分布 評価
ウィルス分布 Android
ガンクラス データ作成
ガンクラス 学習
[ガンクラス 評価]
多クラス分類
ワイン等級 データ作成
ワイン等級 学習
[ワイン等級 評価]
IRIS データ作成
IRIS 学習
IRIS Tensorboard編
[IRIS 評価]
モーメンタム
Adam
乱数からクラス分類
Android
Versionを表示する
モデルデータを読込
学習済み結果を実行
学習済み結果を実行その2
学習済み結果を実行(TFversion1.0.1用)
MNIST
MNISTデータセットのダウンロード
MNISTデータセットの読み込み
MNISTデータセットのバッチ読み込み
MNISTデータセットの情報
MNIST 畳込みニューラルネットワーク 準備編
MNIST 畳込みニューラルネットワーク
MNIST 畳込みニューラルネットワーク 重み減衰
MNIST 畳込みニューラルネットワーク TensorBoard編
MNIST 畳込みニューラルネットワーク セッションの保存・書込み
MNIST 畳込みニューラルネットワーク バッチ正規化
MNIST 評価
DeepDream
任意のデータセットで画像認識 その1
任意のデータセットで画像認識 その2
多項式フィッティング
パーセプトロンによるフィッティング
RNN
RNNによるクラス分類
Matplotlib
Matplotlibのインストール
点をうつ
線を引く
End to End Learning
Emulator
開発環境
必要なパッケージ
学習モデル
Etc
Link
GAN
MLPでのGANによるMNIST画像生成
DCGANによるMNIST画像生成
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GitBook
集約
Tensorの集約
Sample
参考
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/array_ops/slicing_and_joining
Notebook
https://github.com/FaBoPlatform/TensorFlow/blob/master/notebooks/pack.ipynb
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