TensorFlow 0.12 [無断転載禁止]©2ch.net
みんなで楽しくTensofFlowを使うスレです
よろしこ
お約束
チュートリアルを終えていない人は終えてから書き込みましょう conda create -n tensorflow python=3.5
みたいにしてpythonのバージョン指定しないといけないとか?
tensorflow周りは馬鹿みたいにバージョン依存あるからな
古いアナコンダ使うとかバージョンの組み合わせを試せw う〜ん、Python3.7でもイケるらしく、TensorFlow1.15もインストールできたんだが
EnvironmentsにTensorFlow2.0しか表示されない
でも、pip infoだとTensorFlow1.15が表示される
依存関係が問題らしいんだけど、
yumみたいにpipは依存関係まで完璧に管理してくれるわけではなさそうだ
これ以上時間を掛けると寝る時間が無くなりそうだから、
無理だったらメンドイけどコードを書き直す
ありがとう バージョン自体が問題なんじゃなくて
混ざってるのが問題起こしてる希ガス あとエラーが出てるんならエラーメッセージくらい貼れ tfds.features.text.SubwordEncorder.build_from_corpusでテキストからエンコーダーを作った際に、文字のあとにアンダーバーが付くのですが、除去する方法はありますか? 駄目元で聞いてみるが、Tensorflow 2.XのPythonインターフェイス経由で論理デバイスのメモリ容量を取得する方法知ってたら教えてくれないかな?
物理じゃなくて論理ね。
BFCアロケータか何かにアクセスするコード書かないとダメかな? https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja
これってなんのエディタを使用しているんですか?jupyterなんでしょうか。
初心者なんですが、何からはじめたらいいかすらよくわからないです テンソルフローが2になってめっちゃ変わって書籍のサンプルコードが全然動かんやんけ。
どないなっとんねん。 いや〜2日もかかってtensorflowをimport出来たわ〜
無料とわいえ、クソすぎるわもうー
目がしょぼしょぼになっちゃったw Ubuntu 20.04にAMD ROCmをインストールして、
Radeon RX 580のGPUでtensorflow-rocmが動きました。
https://i.imgur.com/FrZ4vO8.png >>142
そもそも書き方が全く違う
ブーム終わったから誰も書いてないせいか
情報が古いまま放置されてる TensorFlow / cuDNN使って機械学習する予定ですが
GPUで迷ってます
RTX3080/3070って可能?
RTX2080TiとRTX3070で迷ってます
できるならRTX30xxがいいんだけど RX 6800 XT
爆速だしメモリ多いし安いしで神 rocmってどうなの?
cudaしかまじめに作ってない気がして二の足を踏む TensorFlow2とPyTorchってどっちがお勧め? 今から勉強するならPyTorch
前からTensorflowつかってたならTensorflow
余裕あれば両方 サラッと書くにはTensorFlowがかなり楽になったね
keras組み込み+便利なメソッド大量追加された
しかしすでにPyTorchに移行している人がかなりいる感じだ
PyTorchはC++のインターフェースがかなり良くできておりその点でもTensorFlowを凌駕してる しっかし、大量のデータを学習させて誤検知を下げるってナンセンスではないか?
まるで「そっくりさんを集めとけー」だな? そりゃ人間と違って、AIは過去の経験がないからな
過去にいろいろな人がいろいろな用途で作った学習モデルから、目的のモデルを効率的に作るAIができたら一気に進化するだろうな img = tf.convert_to_tensor(グレースケール画像をバイナリで読み込んでnumpy配列に変換したもの)
tf.io.decode_png(img)
#失敗
img = tf.io.read_file(↑と同じグレースケール画像のパス)
tf.io.decode_png(img)
#成功
同じtensorflowオブジェクトにしたのになんで?と思って
それぞれprint(img)したら
numpy配列の方は
tf.Tensor([[255 255 255 省略
画像のパスからread_fileした方は
tf.Tensor(b'\x89PNG\r\n\x1a\n\x00\x00\x00\rIHDR\x省略
一度ローカルに保存してパスから読み込むしか方法ないのかな・・ 失敗のはtensorをファイルとして読んでtensorにしようとしてるからそりゃ失敗するわw
成功のはファイル内容をファイルとして読んでtensorにしてるからそりゃ成功する
そもそもtf.io.decode_png(img)する必要ないだろ 自己解決
というかserialize_tensorすればいいっぽいけど(画像のフォーマットがわからない的なエラーがでたけど)
それは置いといてよくよくみたら、そもそもtf.io.decode_pngする必要すらなかった問題ということがわかった
お騒がせしました ハードディスク交換してSSDにして
Anacondaインストールし直してもろもろのモジュールを入れ直したつもりなんだが、
以前表示されなかったエラーが出るようになった。
フレームワークって修正しちゃいけないって言うけど、
微妙な環境の違いでDimentionErrorが出る場合、修正しても良いよね?
site-packages\keras\engine\training_utils.py
site-packages\keras\engine\training.py ライブラリのバージョンは一致してる?
ライブラリの中身に触るよりも先に, バージョン含め以前の環境を再現する努力が必要だと思う
Anacondaならライブラリのバージョンのリストをファイルに出力できるし, それを元にインストールもできる
中身をいじるのは最終手段, どうしてもダメだった時だけ 環境を再現しようとしてもダメだったなら自分のプログラムの方を素直に修正すべきだと思うがね
ライブラリをいじるのはやぶ蛇になりうるし 趣味だったらライブラリ側いじってもいいだろ
gitなんかでどこを変更したか管理しておけばライブラリ側のバージョンアップでも簡単に対応できる ありがとう
Tensorflowとkeras、Pythonのバージョンは完全一致でも直らず。
遊んでいるだけだから、ライブラリ修正する
仕事でこれ使っていて、10億データサンプルとかトレーニングしていて
2億ぐらいでエラーが出たとかだったら、絶対に気が狂いそう ライブラリのソースコードを読んでどうしてエラーになるのかを読み解くのはいいかと思うけど、
その根本原因が自分のコードにあることが殆どだからまずはそこを確認するべき
絶対に自分のコードが原因でない(単純なコードでも再現する、チュートリアルのコードでも再現する)とわかったらissueを検索、
それで誰も何も言ってなかったらバグレポートだな。
基本的には複雑だけど多数の目で検証されているものを適当に現物合わせするとカオスしか生まれないと思う。 >>164
>>95に書いてあることが事実だと思う。
tensorflowやkerasは、バージョンが少し違うだけで、出力結果の数値自体が異なるケースがある。
WhitePaperを理解して、使いこなせればそれでいいと思う。
多少の修正は仕方がない。 cntkは環境構築いらないし糞python触れずにできるから最高なんだけどな
もう二年更新止まってる。どういうことだよw >>165
細かい数字が違うのはさもありなんだと思うけど、
engineのtraining.pyとかでdimensionerrorが出るってのはなんか使い方が間違ってるかを疑うけどな。
周辺のutilが追従しなくて、というのだったらわかるけど根幹だろ。 >>166
いいこと聞いた。
今度インストールしてあそばせてもらう。
>>167
何か勘違いしているかもしれないが、適切な日本語が思い浮かばないからDimentionErrorと書いただけ
エラー自体は大して難しいものではない
というより、そこまでしつこく追求するものなのか? 三目並べとか簡単な自作ゲームをtensorflowでdqn使って学習したいんですがわかりやすいサイトや書籍はないでしょうか?
色々なサイト見てやってるんですが環境構築が間違ってるのかいつもなんかしらのエラーが出て進みません😭
chainerrlなら出来るんですがtensorflowのほうが未来ありそうなので学習したい 公式サイトの情報だけで十分TensorFlowのセットアップは出来るし、
その程度の情報から動かすところまでいけないと強化学習を実現するために色々細かいところを触ることすらできないと思うけどな。
エラーでググったら大体誰かハマってるでしょ、それを参考にすれば良い 今のところpython 3.9がダメなのは地味にはまりポイントだと思うけどな
公式のインストールに「3.5-3.8」って書いてあるけど 169だけど環境構築はあれからすぐ上手くいきました!
今はkeras rl2 触ってます。
複雑なモデルだと全然うまく行きません
レトロゲームとかクリアできるようにしたい あれから2ヶ月
もうすぐpython3.8がメンテナンスフェーズに入ってバイナリなしになる季節になりました
windowsでソースからビルドはきつい tensorolow.keras のModelクラスでインスタンス化されたmodel内のネットワークのインスタンス変数て変更出来ないよね?
たとえば
model=Model(〜)
てしたときにmodel.layers内のConv2Dクラスの変数、アクティベーション関数を変えるとか
出来ないよね? 今更ながらAMD RX550を入手したので、やhりAMD5600マシンに
tensoflow 2.11を入れてみた
おや、ちゃんと動くじゃないの? >>175
RX550 4GBの方ね
何度もすまん RTX 4090とRX 7900 XTXのベンチマークってどっか載ってないのかな? Stable Diffusionとかの特定のAIでベンチ取った結果はググれば見つかる
だけど現状AMDボードに対応しているAIベンチは多くない。
過去の特定のバージョンだけ限定のベンチになってたりする
AMDのGPUももうちょっとAI分野で伸びてくれないとnVIDIAのボードが高くなってしょうがないな 漠∞!!!!
災∞!!!!!
害∞!!!!!!
機∞!!!!!!!