TensorFlow内蔵のKerasで学習した場合、最初ValueError: Unknown initializer: GlorotUniformというエラーが出たので、以下のようにスクリプトをTensorFlow内蔵のKerasを使用するように書き換えて対応しています。 -model=keras.models.load_model(input_model_path)+model=tf.keras.models.load_model(input_model...
モデルがKerasまたはCheckpointモデルの場合は、デプロイする前に、まずSavedModelモデルに変換する必要があります。 詳細については、「SavedModel形式でのTensorFlowモデルのエクスポート」をご参照ください。 Bladeによって最適化されたモデルは直接実行できます。 TensorFlowプロセッサのバージョ...
keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', input_shape=x_train.shape[1:], activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Dropout(0.25), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='...
pip install 'ibm-watson-machine-learning[fl-rt22.1]'を実行して Watson Machine Learning をインストールします。 これで、パーティー・コネクター・スクリプトmnist_keras_data_handler.py、mnist-keras-test.pkl、およびmnist-keras-train.pklが同じディレクトリーに配置されました。
keras-onnx KerasをONNXへ変換するツール GitHub https://github.com/onnx/keras-onnx onnx-tensorrt ONNXをTensorRTへ変換するツール GitHub https://github.com/onnx/onnx-tensorrt onnx-coreml ONNXをCoreMLへ変換するツール GitHub https://github.com/onnx/onnx-coreml onnx-simplifie...
この記事の冒頭で、「深層学習を手軽に試してみたいという目的なら Keras が適している」と書きました。 それと同じようなことで、高水準のAPIを使えば、グラフやセッションの操作は隠蔽されるため、プログラマはその問題に直面しなくて済みます。 しかし、後々細かい操作が必要になったとき...
Kerasのバックエンドを置き換える形(pythonのコードで、os.environ["KERAS_BACKEND"] = "plaidml.keras.backend"をimport kerasの前に設定するとKerasのバックエンドがデフォルトのTensorflowから置換)で容易に利用できる。今のところ、公式(?)にmacOSでGPUに対応する唯一の方法かもしれない。また、...
keras.optimizers.Adam() loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [psnr] アルゴリズムはAdam、lossはMSE, 評価指標はPSNRを使います。PSNRについてはコチラの記事が分かりやすいです。 以前はPSNRをスクラッチで実装する必要があったぽいですが、tensorflowにもPSNRを計算してくれるtf...