マガジン
iOSエンジニアの開発日誌
TokyoYoshida
- 18本
iOSエンジニアが開発していて調べたことなどをまとめます。SwiftやUIKitなど、購読すれば自然とiOS開発に必要な知識が身につくようなことを書きます。
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow入門
TokyoYoshida
- 6本
TensorFlowをこれから触ってみたい方のための入門です。主にモバイルアプリエンジニアでの活用方法を書きますが、アプリに関係なくTensorFlowの入門をしたい方にも広く参考になると思います。
記事一覧
2021年1月〜4月の振り返り
ちょっと期間が中途半端ですが、今年1月から4月の振り返り記事です。
今回は技術のことに絞って書いてみようと思います。
ディープラーニング・オセロを作りましたディープラーニングを用いたオセロのアルゴリズムを作りました。Python + TensorFlowでモデルを作り、Core MLを用いてiOS上で動作するようにしました。
アルゴリズムはDeepMindのAplhaGoを模したもので、オセ
2021年のふりかえり
2021年のふりかえりを書いていきます。
結婚は7年目、長男は5歳に、次男は3歳になりました。
私はフリーランスエンジニアになって2年目を迎えました。自由に使える時間が増えたので、その分、子供たちと過ごす時間が増えた1年間でした。
子どもたちは、ほとんどのことが自分でできるようになってきたので、親としてはだいぶ楽になりました。
ただ、その分、主張も強くなってきて、2人の子の意見がぶつかると
Unityのサーフェースシェーダーの最小実装
Unityのサーフェースシェーダー（Standard Surface Shader）の最小実装の方法を紹介します。
1.Unityを起動し「3D」でプロジェクトを作る
2.ヒエラルキータブから3D Object > Cubeを選択して立方体を作る
3.プロジェクトタブからCreate > Materialでマテリアルを作る
4.作ったマテリアルをさきほど作ったCubeにドラッグ・アンド・ド
Unityのシェーダーの種類を整理する
環境：Unity 2021.1.5f1
Unityのシェーダーの種類は次のようなものがあります。
スタンダードサーフェースシェーダー(Standard Surface Shader)・・・簡単にかけるシェーダー。ライティングの処理などはUnityがしてくれる。ユニットシェーダーに変換される。
ユニットシェーダー（Unit Shader）・・・複雑な処理のかけるシェーダー。頂点シェーダーとフラ
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (6) - モデルの情報を得る
モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。
今回はモデルの構造を可視化したり、中間層の値を確認する方法について説明します。
機械学習におけるモバイルアプリエンジニアの役割は、主に専門家が作ったモデルをアプリで動かすことだと思います。
アプリで動かせる形に変換するためには、モデルがどのような入出力で、どのような構造をしているのかといった情報を把握する必要が
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (5) - 画像データセットの読み込み
モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。
今回は画像データセットの読み込み方について説明します。
前回まではモデルの書き方の説明など、基本的な使い方を説明しましたが、モバイルアプリエンジニアのという観点からすると、画像の読み込みはよくありそうなユースケースなので、このテーマを選びました。
画像の読み込みは、tf.data.Dataset & TFRec
2020年のふりかえり
この記事は エンジニアと人生 Advent Calendar 2020 14日目の記事です。
2020年は、けっこう良い年でした。
どのぐらい良い年だったかというと、冒頭のようなきれいな紅葉の写真を散歩中に撮れるぐらいに良い年だったかなと思います。
今年はとくに紅葉がきれいに感じられるので、ということは良い年だったのではないかと🍁
結婚は6年目、長男は4歳に、次男は2歳になりました。
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (4) - さまざまなモデルの書き方
モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。
今回はさまざまなモデルの書き方を説明します。
TensorFlowは歴史的な経緯から、さまざまなモデルの書き方ができます。これも混乱ポイントなので１つ１つ紹介したいと思います。
書き方は主に次のような分類があります。
・Sequential API
・Functional API
・Subclassing A
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (3) - 最小実装でモデルを作って学習させる
モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。
今回はいよいよ機械学習のモデルを作ってトレーニングして推論までしてみます。
この入門は、Google Colaboratoryを使います。使い方は第１回にありますので、そちらをご覧下さい。
過去の記事はこちらからご覧下さい。
モデルを作るまずは、最小実装でモデルを作ってみます。
0〜5の範囲の数字を入力する
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (2) - いろんな処理の書き方
モバイルアプリエンジニアの方がTensorFlowに入門するための連載記事です。
今回は、基本的な処理の書き方を説明します。
TensorFlowは歴史とともにいろいろな処理の書き方ができるようになっています。それが混乱ポイントでもあるので、それぞれの書き方を紹介し、違いを説明します。
この入門は、Google Colaboratoryを使います。使い方は第１回にありますので、そちらをご覧下
モバイルアプリエンジニアのためのTensorFlow 2.x 入門 (1) - 最小コードで動かしてみる（Web上で試せます）
モバイルアプリエンジニアの方が、TensorFlowに入門するための記事を書いていこうと思います。
『モバイルアプリエンジニア』のための、と題しているのは私がモバイルアプリのエンジニアだからで、最終的にはモバイルアプリでモデルを動かすときの情報を書こうと思っているからです。
ただ、最初はTensorFlowの基本から入っていきたいと思いますので、アプリエンジニアの方以外にも参考になるかと思いま
夏目漱石の小説をディープラーニングに読ませていろいろ質問してみた
Transformersという自然言語処理のディープラーニングモデルがありますが、これを簡単に構築できるSimple Transformersが面白そうなので試してみました。
Simple Transformersを使うと、モデルに文章を読ませたあと、こちらが質問をすると文章の中から回答を返してくれます。
ということで、夏目漱石の小説をいくつか読ませてQ & Aをやってみたいと思います。
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