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TensorFlowはじめました2 機械学習で超解像─Super Resolution (NextPublishing)


50 祚 イ ン プ レ ス R & D [ NextPublishing] - ー ・ ・ New Thinking New Ways E-Book/ Print Book は じ め ま し た 機 械 学 習 で 超 解 像 ー Super ResoIution 有 山 圭 ニ R&D impress 解 像 度 ア ッ プ を 実 現 ! G 〇 〇 g に の 機 械 学 習 で

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)


技 術 書 典 3 で 頒 布 さ れ た 同 人 誌 版 に 掲 載 さ れ た イ ラ ス ト で す 。 第 - ノ - ツ を 76 あ と が き (NextPublishing 版 )

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)


TensorFlow は じ め ま し た 3 Object Detec- tion ー 物 体 検 出 2018 年 1 月 26 日 初 版 発 行 ver. 1.0 (PDF 版 ) 2018 年 1 月 27 日 Ver. 1.1 著 者 有 山 圭 二 編 集 人 山 城 敬 井 芹 昌 イ 発 行 人 発 行 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D 〒 101-0051 東 京 都 千 代 田 区 神 田 神 保 町 一 丁 目 105 番 地 http://nextpublishing.jp/ ◎ 本 書 は 著 作 権 法 上 の 保 護 を 受 け て い ま す 。 本 書 の 一 部 あ る い は 全 部 に つ い て 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D か ら 文 書 に よ る 許 諾 を 得 ず に 、 い か な る 方 法 に お い て も 無 断 で 複 写 、 複 製 す る こ と は 禁 じ ら れ て い ま す 。 @2018 Keiji Ariyama. AII rights reserved. ISBN978-4-8443-9808-0 NextPubIishing ◎ 本 書 は NextPub ⅱ shing メ ソ ッ ド に よ っ て 発 行 さ れ て い ま す 。 NextPublishing メ ソ ッ ド は 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D が 開 発 し た 、 電 子 書 籍 と 印 書 籍 を 同 時 発 行 で き る デ ジ タ ル フ ァ ー ス ト 型 の 新 出 版 方 式 で す 。 http://nextpublishing.jp/

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)


あ と が き (NextPubIishing 版 ) 技 術 系 同 人 誌 オ ン リ ー 即 売 会 「 技 術 書 典 』 に 合 わ せ て 執 筆 を 続 け て き た 本 シ リ ー ズ で す か 、 今 回 で 3 冊 目 と な り ま し た 。 機 械 学 習 へ の 挑 戦 を は じ め た 当 初 は 、 チ ュ ー ト リ ア ル ・ プ ロ グ ラ ム の 変 数 名 y ー の 意 味 が わ か ら す 煩 悶 し た り 、 、 ニ バ ッ チ を な か な か 導 入 せ ず に GPU を 効 率 的 に 使 え て い な か っ た り 、 活 性 化 関 数 の 選 択 を 間 違 え て 超 解 像 後 処 理 の 結 果 を ノ イ ズ だ ら け に し た り し て い ま し た 。 本 書 で よ う や く 、 SSD の よ う な 新 し め の 手 法 に 挑 戦 で き る と こ ろ ま で き た の は 感 無 量 の 思 い で す 。 僕 に と っ て 機 械 学 習 は 、 実 務 に あ ま り 関 係 の な い も の な の で 、 挑 戦 を 続 け て い く に は 相 当 な モ チ ベ ー シ ョ ン が 必 要 で す 。 TensorFlow User Gorup (TFUG) や Google Developer Group (GDG) な ど の 技 術 系 コ ミ ュ ニ テ ィ で の 発 表 や 、 「 技 術 書 典 」 向 け の 同 人 誌 の 執 筆 は 、 挑 戦 を 続 け る モ チ ベ ー シ ョ ン の 源 泉 に な っ て い ま す 。 ま た 読 者 の 皆 さ ん か ら の 感 想 や レ ビ ュ ー ご 意 見 、 い つ も あ り が た く 拝 見 し て い ま す 。 取 り 入 れ ら れ る 部 分 は 、 ど ん ど ん 取 り 入 れ て い き た い と 思 っ て い ま す 。 今 後 と も よ ろ し く お 願 い し ま す 。 謝 辞 技 術 書 典 版 に 引 き 続 き 、 サ ー バ ー を 提 供 し て く だ さ っ た 「 さ く ら イ ン タ ー ネ ッ ト 株 式 会 社 」 様 に あ ら た め て お 礼 申 し 上 げ ま す 。 さ く ら の 高 火 力 コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ (https:〃www.sakura.ad.jp/koukaryoku/) 本 書 の 内 容 に 即 し た も の を 見 つ け 出 す ま で 、 さ ま ざ ま な モ デ ル を 、 異 な る ハ イ バ ー パ ラ メ ー タ ー で 実 行 す る 必 要 が あ り ま し た 。 高 火 力 コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の サ ー バ ー を お 借 り し て い な け れ ば 、 本 書 が 完 成 し な か っ た こ と は 間 違 い あ り ま せ ん 。 ま た 、 お 忙 し い 中 、 快 く レ ビ ュ ー を 引 き 受 け て く だ さ っ た 杉 義 宏 様 と 株 式 会 社 カ プ ク の あ と が き (NextPublishing 版 ) 足 立 昌 彦 様 に 、 こ の 場 を 借 り て お 礼 を 申 し 上 げ ま す 。 本 当 に あ り が と う ご ざ い ま し た 。

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)


50 市 ー OW New Thinking New Ways イ ン プ レ ス R & D [ NextPublishing ] E-Book / Print Book ー は じ め ま し た 一 有 山 圭 ニ ン グ G 〇 〇 g の 機 械 学 習 を 使 っ て 画 像 の 中 の 物 体 を 認 識 す る ! Object Detection ー 物 体 検 出 impre 、 5 R&D

TensorFlowはじめました3 Object Detection ─ 物体検出 (NextPublishing)


第 1 章 nso 「 FIow の 基 礎 1 . 1 TensorFIow と は TensorFlow は 、 2015 年 11 月 、 米 G 。 。 gle 社 が オ ー プ ン ソ ー ス で 公 開 し た 機 械 学 習 用 の 計 算 フ レ ー ム ワ ー ク で す 。 2017 年 2 月 に バ ー ジ ョ ン 1.0.0 が リ リ ー ス さ れ 、 本 稿 執 筆 時 点 の 最 新 バ ー ジ ョ ン は 1.4.1 で す 。 TensorFlow は 、 機 械 学 習 に 必 要 と な る 膨 大 な 計 算 を 複 数 の GPU や マ シ ン で 分 散 ・ 並 列 で 処 理 で き ま す 。 ま た 、 Android や iOS な ど の モ バ イ ル 上 や Raspberry Pi な ど 複 数 の プ ラ ッ ト フ ォ ー TensorFIow ム で 動 作 1 す る こ と も 特 徴 で す 。 グ ラ フ の 構 築 成 さ れ ま す 。 1 .2 テ ー タ フ ロ ー グ ラ フ TensorFIow に よ る 処 理 は 、 デ ー タ フ ロ ー グ ラ フ の 「 構 築 」 と 「 実 行 」 の 2 つ の フ ェ ー ズ で 構 TensorFlow は 、 デ ー タ の 流 れ ( フ ロ ー ) を 定 義 し た 「 グ ラ フ 」 で 処 理 を 実 行 し ま す 。 あ ら か じ め グ ラ フ を 構 築 す る こ と で 、 Python と C / C + + 間 の オ ー バ ー ヘ ッ ド を 低 減 し 、 さ ら に 複 数 の GPU や マ シ ン で の 並 列 ・ 分 散 処 理 を 可 能 に し て い ま す 。 た め し に 、 次 の プ ロ グ ラ ム を 実 行 し ま し よ う 。 第 1 章 TensorFlow の 基 礎 7

TensorFlowはじめました 実践! 最新Googleマシンラーニング (NextPublishing)


TensorFlow は じ め ま し た 実 践 ! 最 新 G 。 。 gle マ シ ン ラ ー ニ ン グ 2016 年 7 月 29 日 初 版 発 行 ver. 1.0 (PDF 版 ) 2017 年 7 月 14 日 Ver. 1.3 著 者 編 集 人 発 行 人 発 行 有 山 圭 二 山 城 敬 井 芹 昌 信 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D 〒 101-0051 http:〃nextpublishing.jp/ 東 京 都 千 代 田 区 神 田 神 保 町 一 丁 目 105 番 地 ・ 本 書 は 著 作 権 法 上 の 保 護 を 受 け て い ま す 。 本 書 の 一 部 あ る い は 全 部 に つ い て 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D か ら 文 書 に よ る 許 諾 を 得 ず に 、 い か な る 方 法 に お い て も 無 断 で 複 写 、 複 製 す る こ と は 禁 じ ら れ て い ま す 。 02016 Keiji Ariyama. AII rights 代 se ハ ℃ d. ISBN978-4-8020-9088-9 、 日 x t P u b 日 、 h ー n 0 NextPubIishing ◎ 本 書 は NextPub ⅱ shing メ ソ ッ ド に よ っ て 発 行 さ れ て い ま す 。 NextPub ⅱ shing メ ソ ッ ド は 株 式 会 社 イ ン プ レ ス R & D が 開 発 し た 、 電 子 書 籍 と 印 刷 書 籍 を 同 時 発 行 で き る デ ジ タ ル フ ァ ー ス ト 型 の 新 出 版 方 式 で す 。 http://nextpublishing.jp/

ラズパイマガジン 2017年10月号


Tensor 日 0 叫 を 使 2 で み を sudO apt-get update sudO apt-get install python3-pip python3-dev ロ $ wget https://github. com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/vl . 1 .0/tensorf10w- sudO pip3 install tensorflow-l . 1 .0-cp34-cp34m-1inux_armv71 . whl ロ 1 . 1 . 0 - c p 34 - c p34m ー 1 i n ux_a rmv 7 ] . w h ] ロ 図 2 s u d 0 p i p 3 u n i n s t a 1 1 mo c k ロ sudO pip3 install mock ロ Tenso 「 日 ow の イ ン ス ト ー ル python3 ロ Python 3 . 4 . 2 (default, 0ct 19 2014 , [ GCC 4 . 9 . 1 ] on 1 i n ux Type "help" "copyright" ” c r e d i t s ” 〉 〉 > import tensorflow as tf V e r S 1 0 n '1 . 1 .3 図 3 TensorFIow の イ ン ス ト ー ル を 確 認 ー ス の ラ イ プ ラ リ で す 。 Google 翻 訳 の 実 装 な ど 、 Google 社 内 の プ ロ ダ ク ト 構 築 に 実 際 に 用 い ら れ て い ま す 。 TensorFIow は Python の ラ イ プ ラ リ で す 。 Raspberry Pi 用 の バ イ ナ リ ー は 用 意 さ れ て い な い た め 、 自 分 で ソ ー ス コ ー ド か ら ビ ル ド す る 必 要 が あ り ま す 。 た だ し ソ ー ス コ ー ド か ら の ビ ル ド は 大 変 な の で 、 有 志 の 方 が Raspberry Pi 3 ModeI B 向 け に 公 開 し て い る バ イ ナ リ ー を 利 用 し ま す 。 も し 自 分 で ソ ー ス コ ー ド を ビ ル ド し た い 場 合 は 、 手 順 を 解 説 し て い る 筆 者 の プ ロ グ 記 事 (http.//or new. net/setup-tensorflow-for-rasp berry-pi) を 参 考 に し て く だ さ い 。 図 2 の よ う に バ イ ナ リ ー を ダ ウ ン ロ ー ド し 、 pip3 コ マ ン ド で イ ン ス ト ー ル し ま す 。 こ こ で は Raspbian は 旧 版 の Jessie ( p. 135 参 照 ) 、 Python は 3.4 を 用 い ま す 。 も し も 異 な る バ ー ジ ョ ン を 使 っ て い る 場 合 は 、 別 途 Python3.4 を イ ン ス ト ー ル し て 使 う 13 : 31 : 11 ) fO r mo r e i n f 0 rm a i 0 n . 「 機 械 学 習 の ハ ロ ー ワ ー ル ド 」 と ま し よ う 。 す る Python プ ロ グ ラ ム を 書 い て み spberry Pi 上 で 簡 単 な モ デ ル を 構 築 顔 認 識 モ デ ル を 構 築 す る 前 に 、 Ra 手 書 き 数 字 の 認 識 モ デ ル を 構 築 い ま す 。 出 な け れ ば イ ン ス ト ー ル に 成 功 し て ポ ー ト し て み て く だ さ い 。 工 ラ ー が し 、 TensorFlow パ ッ ケ ー ジ を イ ン で イ ン タ ラ ク テ イ プ シ ェ ル を 起 動 図 3 の よ う に 、 python3 コ マ ン ド 要 が あ る の で 注 意 し て く だ さ い 。 か 、 ソ ー ス コ ー ド か ら ビ ル ド す る 必 称 さ れ る MNIST * 3 と い う 手 書 き 数 字 の 画 像 の 識 別 問 題 が あ り ま す 。 Te nsorFIow の 公 式 チ ュ ー ト リ ア ル * 4 に 基 づ き 、 手 書 き 数 字 の 画 像 か ら 、 描 か れ た 数 字 が 何 で あ る か を 分 類 す る た め の 簡 単 な 「 ソ フ ト マ ッ ク ス 回 帰 モ デ ル 」 を Raspberry Pi 上 で 構 築 し ま す 。 こ こ で 作 り た い の は 、 入 力 と し て 「 手 書 き 数 字 の 画 像 」 を 受 け 取 り 、 出 力 と し て 「 ど の 数 字 で あ る か 」 を 返 す 「 何 か 」 で す 。 こ の 「 何 か 」 を 関 数 と し て 定 義 し ま す 。 ま た 、 「 手 書 き 数 字 の 画 像 」 を x 、 「 ど の 数 字 で あ る か 」 を y 、 「 何 * 1 Taigman, Yaniv, et al. "Deepface: Closing the gap to human-level performance in fa ce verification. ” Proceedings Of the IEEE conference on computer vision and pattern rec ognition. 2014. * 2 Amos, Brandon, Bartosz Ludwiczuk, and Mahadev Satyanarayanan. Openface: A general-purpose face recognition library with mobile applications. ” CMU SchOOl Of Com puter Science ( 2016 ). * 3 MNIST の デ ー タ は Yann LeCun 氏 の WebA— ジ に ホ ス ト さ れ て い ま す (http://yann 」 ecun. com/exdb/mnist/) 。 * 4 MNIST For ML Beginners (https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginne rs) ラ ス パ イ マ ガ ジ ン 2011.10 109

実践Vim 思考のスピードで編集しよう!


SC 翡 実 践 Vim Prac tical Vim 思 考 の ス ピ ー ド で 編 集 し よ う ! Drew NeiI 著 新 丈 径 訳

TensorFlowはじめました2 機械学習で超解像─Super Resolution (NextPublishing)


第 1 章 TensorFIow の 基 礎 TensorFlow と は TensorFlow は 、 2015 年 11 月 、 米 G 。 。 gle 社 が オ ー プ ン ソ ー ス で 公 開 し た 機 械 学 習 用 の 計 算 フ レ ー ム ワ ー ク で す 。 2017 年 2 月 に バ ー ジ ョ ン 1.0.0 が リ リ ー ス さ れ ま し た 。 TensorFlow は 、 機 械 学 習 に 必 要 と な る 膨 大 な 計 算 を 複 数 の GPU や マ シ ン で 分 散 ・ 並 列 で 処 理 で き ま す 。 ま た 、 Android や iOS な ど の モ バ イ ル 上 や Raspberry Pi な ど 複 数 の プ ラ ッ ト フ ォ ー TensorFlow ム で 動 作 1 す る こ と も 特 徴 で す 。 グ ラ フ の 構 築 成 さ れ ま す 。 テ ー タ フ ロ ー グ ラ フ TensorFlow は 、 デ ー タ の 流 れ ( フ ロ ー ) を 定 義 し た 「 グ ラ フ 」 で 処 理 を 実 行 し ま す 。 あ ら か TensorFIow に よ る 処 理 は 、 ア ー タ フ ロ ー グ ラ フ の 「 構 築 」 と 「 実 行 」 の 2 つ の フ ェ ー ズ で 構 じ め グ ラ フ を 構 築 す る こ と で 、 Python と C / C + + 間 の オ ー バ ー ヘ ッ ド を 低 減 し 、 さ ら に 複 数 の import absotute_import future from # coding: UTF—8 リ ス ト 1 . 1 : 2 + 3 の 足 し 算 た め し に 、 次 の プ ロ グ ラ ム を 実 行 し ま し よ う 。 GPU や マ シ ン で の 並 列 ・ 分 散 処 理 を 可 能 に し て い ま す 。 8 第 1 章 TensorFlow の 基 礎