マガジンのカバー画像

機械学習入門

126
機械学習関連のノートをまとめました
運営しているクリエイター

2019年10月の記事一覧

MediaPipeの使い方

1. MediaPipe「MediaPipe」は、マルチモーダル(ビデオ、オーディオ、時系列データなど)を利用…

npaka
4年前
15

カスタムオペレーションを追加したTensorFlow Liteのビルド

以下の記事が面白かったので、ざっくり訳してみました。 ・Compiling a TensorFlow Lite Buil…

npaka
4年前
4

TensorFlow Liteのカスタムオペレーション

1. はじめに「TensorFlow Lite」は、TensorFlowのオペレーションをすべてサポートしているわけ…

npaka
4年前
4

CoreML3を使用したオンデバイストレーニングの実践

1. はじめに「CoreML3」では、iPhone上で更新可能なモデルを訓練できるようになりました。Appl…

npaka
4年前
5

PyTorch MobileのAndroid版 HelloWorldを試す

1. PyTorch Mobile「PyTorch 1.3」では、実験的リリースですが、iOSとAndroidをサポートするよ…

npaka
4年前
1

PyTorch MobileのiOS版 HelloWorldを試す

1. PyTorch Mobile「PyTorch 1.3」では、実験的リリースですが、iOSとAndroidをサポートするよ…

npaka
4年前
2

TFLite Model Benchmark Toolの使い方

1. TFLite Model Benchmark Tool「TFLite Model Benchmark Tool」は、デスクトップマシンとAndroidの両方で、TFLiteモデルと個々のオペレータをベンチマークするためのシンプルなC++バイナリです。iOS向けには 「iOS benchmark app」が提供されています。 バイナリはTFLiteモデルを受け取り、ランダムな入力を生成して、指定された実行回数でモデルを繰り返し実行した後、処理速度の統計が報告されます。

TensorFlow 2.0 + Kerasの概要 / Part2: Keras API

「TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers」をベースに自分用に説明…

npaka
4年前
4

TensorFlow 2.0 + Kerasの概要 / Part1: TensorFlowの基礎

「TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers」をベースに自分用に説明…

npaka
4年前
3

TensorFlow Liteのパフォーマンスのベストプラクティス

モバイルの計算リソースは限られているため、アプリケーションのリソースを効率的に保つことが…

npaka
4年前
2