• いまNN API(TensorFlow Lite)は使えるのか

     この記事はTensorFlow Advent Calendar 2018の24日目の記事です。

     23日目の記事は、AtuNukaさんによる「Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点」でした。

    はじめに

     あいかわらず趣味でTensorFlowを使っていて、最近はAndroidで動作させるTensorFlow Liteまわりを重点的に取り組んでいます。

     アドベントカレンダーの22日目の記事、足立氏(カブク社)による「いまMLKitカスタムモデル(TF Lite)は使えるのか」に書かれているように、TensorFlowのモデルをAndroid端末で動かすことに関しては「使える」レベルになってきていると筆者も思います。

     そこで今日は、TensorFlow LiteのモデルをAndroidアプリに組み込んで動作させるとき、NN APIを使うように設定すると「動かない」という話をします。

    「使えるレベルになってきている」と、言った直後にこんなことを言ってごめんね。

     でも、本当です。

  • 技術書典4でML Ops(TensorFlow)の本を頒布します

    4月22日、秋葉原UDX アキバ・スクエアにて開催される「技術書典4」に、サークル「めがねをかけるんだ」として参加させていただくことになりました。

    「めがねをかけるんだ」では、TensorFlowを使って2年間ひとりで取り組んできた「ML Ops」の活動記録を題材にした冊子を頒布いたします。

    tfbook4

    タイトル 茶色いトイプーは食べ物じゃないっ!
    判型 B5
    ページ数 52p(本文墨刷)
    頒布価格 1,000円
    発行 個人サークル「めがねをかけるんだ」
  • ココが辛いよ! TensorFlow

    この投稿は、TensorFlow Advent Calendarの12日目の記事です。

    みなさん。TensorFlow使ってますか?

    ぼくはと言えば、気がつけば毎日なにがしかのTensorFlowのコードを書いています。

    TensorFlowが発表されてからすぐに使い始めて早二年、さまざまな機械学習向けのフレームワークが登場する中、TensorFlowは高い人気を保っていますね。

    さて今回の記事は、そんな人気のTensorFlowを使っていて、ぼくが「つらい」と感じる(感じた)ことを書きます。

    同じ気持ちの方には共感していただき、「こうすればもっと便利に使えるのに」という方法を知っている方が居られたら是非教えていただきたいと考えています。

  • 技術書典3でTensorFlowの本を頒布します。

    10月22日、秋葉原UDX アキバ・スクエアにて開催される「技術書典3」に、サークル「めがねをかけるんだ」として参加させていただくことになりました。

    「めがねをかけるんだ」では、TensorFlowで物体検出を題材にした冊子を頒布いたします。

    tfbook3

    タイトル TensorFlowはじめました Object Detection ー 物体検出
    ページ数 68p(本文墨刷)
    頒布価格 1,000円
    発行 個人サークル「めがねをかけるんだ」
  • 技術書典2に参加したら出版社から(ry

    4月9日の技術書典2、雨が降る中、辛抱強く並んでくださった一般参加者の皆さん、事故が起こらないように尽力してくださったスタッフの皆さん、本当にお疲れ様でした。

    技術書典2」で頒布した「TensorFlowはじめました Super Resolution − 超解像」は現在、Amazonほかにて販売中です

    18675290_1470970782954084_694244058_o

    タイトル TensorFlowはじめました2 Super Resolution − 超解像
    判型 B5
    ページ 82ページ
    価格 1,620円(Print On Demand), 1,080円(電子書籍版)
    発行 インプレスR&D
  • 技術書典2でTensorFlowの本を頒布します

    4月9日、秋葉原UDX アキバ・スクエアにて開催される「技術書典2」に、サークル「めがねをかけるんだ」として参加させていただくことになりました。

    「めがねをかけるんだ」では、TensorFlowで超解像を題材にした冊子を頒布いたします。

    techbookfest2

    タイトル TensorFlowはじめました Super Resolution ー 超解像
    ページ数 68p(本文墨刷)
    頒布価格 1,000円
    発行 個人サークル「めがねをかけるんだ」
  • 「さくらの高火力」でTensorFlow

    このエントリは「TensorFlow Advent Calendar」の12日目の記事です。

    これまで僕は、モデルの訓練には「GeForce GTX960」を積んだデスクトップマシンを使ってきました。

    この「GeForce GTX960」は、GPUだけあってちゃんと使えばCPUより格段に速いのですが、最高の性能というわけではありません。

    機械学習に取り組む中で、科学技術計算などを行う汎用目的(General Purpose)GPUや、複数のGPUで計算を並列化する「マルチGPU」に憧れがないと言えば嘘になります。

    しかし、GPUの1枚の価格や電気代、排熱の処理を考えると現実的でないと言う結論に落ち着いていました。

    今回、さくらインターネットの高火力コンピューティングが試用できたので、やってみたことをまとめます。

  • 矩形切り出しツール「Region Cropper」を公開しました

    時間を見つけてはTensorFlow関係のあれこれをちまちま続けています。

    先日は「なにわTECH道」で、TensorFlowを使ったイラスト顔検出について発表しました。

    データセットの作成

    これまで、機械学習に使う画像(データセット)の作成にはMacの「プレビュー」を使っていました。

    1枚ずつ画像を読み込んでクロッピング(トリミング)していたのですが、1枚の画像に複数の顔があるときや、あとで領域を微調整(特に領域を拡大)したいときが面倒でした。

    良さそうなツールがないか、少しばかり探してみたのですが、僕の思い描くような操作性のものがありませんでした。

    なければ作れば良い。

    そんなわけで、自分で画像の切り出しツールツール「Region Cropper」を開発しました。

    1人で使うのももったいないので、GitHubで公開します。

    Region Cropper

    GitHub: https://github.com/keiji/region_cropper

    set_region

    GUIのフレームワークに、使い慣れたSwingではなくJava FXを使いました。

    そのため、Java 8のUpdate40以降でしかきちんと動きません。

    以下、Region CropperのREADME.mdから。

  • 【続】技術書典に参加したら出版社から販売することになった

    先月25日の「技術書典」で頒布した「TensorFlowはじめました」は現在、Amazonにて予約を受付けています

    Next Publishing版表紙

    有山 圭二 の TensorFlowはじめました 実践!最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) を Amazon でチェック!

    タイトル TensorFlowはじめました 実践!最新Googleマシンラーニング
    判型 A5 → B5
    ページ 64ページ
    価格 1,620円(Print On Demand), 1,080円(電子書籍版)
    発行 インプレスR&D

    変更点

    これまでお知らせしていた内容からの大きな変更点に『判型』があります。

    前回はA5とお伝えしていたのですが、A5では横幅が足りずプログラムリストが読みにくくなってしまうため、同人誌版と同じB5版に変更しました。

    また、Kindleをはじめとする電子書籍(EPUB)版は固定レイアウトではなくリフローでの提供になります。

    そのため、お使いになる端末や、設定する文字の大きさによっては読みにくくなる場合がありますのでご注意ください。