TensorFlow 0.12 [無断転載禁止]©2ch.net
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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 TensorFlow for JavaをインストールしてJavaから動かしてみた。
結局、有用なライブラリはPythonから移植するか自作するかしかない。
ま、データフローグラフが使えるってだけだね。
jar(できればsrcも)とLinux or Mac or WindowsのJNIを落としてくるだけでいい。
現在1.1.0-RC2から1.1.0になったとこ。 Windows32bitでJava版を動かそうとして失敗した。そりゃ動かんわな。
とりあえずMacとUbuntuで動かしてみた。GPUほしいね。。。 winよりubuntuの方が扱いやすいってホンマ? Linux系だったらUbuntuでよいと思う。
でもこれからはできるだけDockerを使おうと思っている。
でもグラフィック表示を考えるとXwindowが必要か。。。
どんな構成にすべきか、そこが問題だ。 Dockerね
windows版で、頑張って動かしてるで vcってvisual studio?
visual studio python 対応してるみたいね
2017インストールしたらオプションで選べた 触ってみたいんだけどグラボGTX1080買ったほうがいい? MNISTデータセットを好きな画像で作り方を調べています。
dataset = pickle.load(”mnist.pkl”)
この”mnist.pkl”の中身の画像を変えたいのですが、
やり方が分る方教えて頂けないでしょうか。 フツーに画像をまとめて整形→エンコード→漬物化でいいんじゃね????
pickleでぐぐってみ レスありがとう
(.gz)を解答して、バイナリエディタで
mnist のラベルと、画像データのヘッダとデータの配列まで理解できたんだけど
せっかく調べたのにサンプルプログラムは、それを読み込んでなく、
ピックル(.pkl)ファイルを直接読み込んでました
先のフォーマット形式で読み込めれば
別にピックルにこだわる必要もないようなきもしてきました 20 です。解決しました。
インターフェース 17'3 月号の第二特集のサンプルコードに
「train-images-idx3-ubyte.gz」等を読込むコードがありました。
これなら、自作ファイルを、gzに固めて読み込めそうです。 Tensorflow-gpuはmacbookpro のradeon proで使えますか? gzに固めてから読み込む、というのは、何かメリットがあるんですか?
素人なので、容量以外思いつきません。
あと、gzだと追加ファイルも足しやすいんでしょうか。 このエラーって、
記述のどこが悪くて、
どう書き直せって
言ってるんでしょう。
>UserWarning: Update your `Model` call to the Keras 2 API: `Model(inputs=Tensor("in..., outputs=Tensor("ac...)`
self.UNET = Model(input=inputs, output=dec8) なる。
今のコードは、
>self.UNET = Model(input=inputs, output=dec8)
なのですが、
どう直すんでしょう。。。 Constructor arguments for Model have been renamed:
input -> inputs
output -> outputs つ I
sを付けるx2で、warningが消えましたorz
warningメッセージだけじゃなくて、APIリファレンス見ないと、直し方わからないんですね。 世の中AI AI騒いでるから覚えようと思ったのになんでこんなに過疎ってるの? >>29
俺も全く同じこと思った
だが逆にチャンスだと考えろ 自分の周りでもディープラーニング覚えようとしている人が多いけど
順伝播や逆伝播の数式を見て挫折することが多いw
あと、TF直叩きだとコーディングに時間取られ過ぎて勉強効率が悪い
TFバックエンドのKerasを使うか、TFLearnあたりから始めた方がいいと思う データ集めるの大変だし、学習させるの時間かかるし、
デバッグというか何と言うか開発が大変すぎるからなぁ プログラミング初心者で人工知能開発したいなと思ってインストールしましたが
そもそも
import tensorflow as ts
の時点でエラー出て、ググってCUDA9.0とかcuddn9.0, 8.0両方試してPATHも通しても動きましせん…
既に3日くらいかかってて嫌になってきました(;_;) プログラミング以前の問題だなw
パソコン初心者にはきついよ tensorflowはpython使い込んだ人じゃないとまず無理
python未経験なら、まずnumpy、matplotlib、pandasあたりの主要モジュールの使い方を覚えてからにするべき pythonの基礎は一通り終わらせたんですが。。。numpy, matplotlib, scrippy, beautifulSoupとかも少し使いました。
ちなみに環境はWIN10 64bitでGeforce 1070tiのグラボ CeleronのKabbylakeです。Cuda9.1/9.0 Cuddn9.0/8.0も全部試しましたが上記のimportでエラーでますね。。。
何を参考にしたというより日本語英語でググって試したり本屋で立ち読みして確認したり、初級チュートリアルやったりいろいろ試してます。 cuda関係のdllがどうのってエラー出てたのでCudaとの相性があるんだろなと思いました。Visual Studioも入れてもだめで3日悩んで嫌になってとりあえずCudaアンインストして放置してます… Win環境ならCUDA8.0GA2とcuDNN6.0の組合せが安定している
公式Pythonの3.6系はCuPyのビルド中にエラーが出るから、3.5系に落とした方がいい
あとVisualStudioはWindows10SDKの10240入れないとダメな場合がある
Anacondaなら3.6でも大丈夫かも
GPU使わない場合はtensorflow、使う場合はtensorflow-gpuを入れるぐらいか Windows系はLinux系よりも事例が少ないから、少し古いバージョンで構築しないとハマりやすいと思う
誰かの安定版の情報を元にインストールして、そこから1つずつ上げていかないと解決は難しいだろうね
自分の周りでもCUDAとVisualStudioのバージョンの相性で2週間ぐらい悩んでた人がいたし バージョンで安定してるってのはないでしょw
想定されてるバージョンで動かさないと動かないってのはあるけど CUDA8.0にして、CuDNN6入れてPATH通して、TFGpu版をアンインストしてもう一度Tensoflow1.6.0やってみたのですが同じエラーが出ます…
念のためCUDA9.0+CuDNN7でもやってみましたがダメでした
それからPython3.6.4をアンインスト→
Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64入れて、import tensorflowやってもエラーが出ます
これってWindowsのせいなんですかね?
一応エラー表示を下記にコピペしました
つかれました…
http://textuploader.com/dxctz エラーはPython364の時のものですが、Anacondaでも
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
で同様のエラーです >>49のエラーでなぜcudaを疑ってるのかが理解できんw >>50
エラー対処リンク先のstackoverflowに書かれているd cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 とPython352で試しましたが同じエラーでダメでした
私にはハードルが高すぎたようなので諦めます。スレ汚しすみませんでした。 VisualStudio(2015以上)か、VC++BuildTools+Windows10SDKを入れる
nVidiaのビデオドライバを最新版に上げる
CUDAをインストール
cuDNNを解凍して、CUDAのディレクトリにコピー
環境変数にCUDAとWindows10SDKのパス設定(include、lib、bin)
PythonかAnacondaをインストール、パス設定
公式ならpip、アナコンダならcondaでtensorflow-gpuをインストール
思いついたのはこのぐらいかな 今やってみたけど、GT1030のへなちょこPCでもCUDA9.0/cuDNN7.1/Anaconda3 5.1(python3.6)でHalloWorldまで動いたよ。
Visual StudioやWindows SDKなどはインストールしていない。
GPUのドライバーはCUDAと一緒に入るやつだし、PATHもCUDAインストール時に自動で設定されたまま。
CUDAはbaseをインストールしてからpatchをインストールね。cuDNNはCUDAのディレクトリにコピー。
あとは、conda create -n tf python=3.6 、conda activate tf してから、公式ドキュメントのとおりpipでtensorflow-gpuをインストールした。
特に環境依存なところも無さそうだけれども。 自分初心者。
『初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング』って本でMNISTの分類やったんだけど、
どうしてVirtualBoxでUbuntuを仮想化してその中で動かすのがオススメなの?
最終的にはGPU機能を利用できるようになりたいんだけど、仮想環境だとマシンパワーが落ちたりしないんだろうか VTなら落ちないといわれてる
でもお奨めの理由はそれじゃなくて
本と同じ環境用意できるからだろ
著者の手抜きのためだよ Windows環境でVirtualBox勧める人は他の記事でも手抜きしてそうな気がする ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています