機械学習のためのソフトウェアライブラリ。Googleがオープンソース化し、商用も可能なApache2.0ライセンスで提供している。
youtu.be Pythonプログラミングで姿勢推定を実装する AI技術とディープラーニングの発展により、様々な分野で革新的な取り組みが進んでいます。そんな中、3DCGモデルをAIで動かすという計画に取り組んでいます。 人物の姿勢推定を実現するために、PythonのTensorflowライブラリを用いて実装を行いました。当初はPytorch yolov7ライブラリで試しましたが、うまく認識できず断念。しかし、Tensorflowに切り替えたところ、見事にキーポイントを認識し、ビジュアルとして出力することに成功しました。 VFXで使用されるフェイストラッキングよりも精度が高く、非常に満足のいく…
(2023-11-13 初稿) 筆者は、これまで以下の記事をアップし、docker環境を利用してきた。 Debian 11(Bullseye)にDockerのインストール Dockerでpython3の環境を作る DockerでTensorflow環境を作る DockerのrootlessでTensorflowを使うメモ Dockerのコンテナやイメージの整理メモ Debian 12(bookworm)の Docker で Tensorflow を動かす まずは、お約束の筆者の環境。以下のとおり。 $ docker -v Docker version 24.0.7, build afdd53b…
(2023-10-25 初稿 - ) Debian 11 (bullseye) から Docker で、TensorFlowを使ってきたけど、12(Bookworm)もマイナーアップデートしていることだし、そろそろDockerの環境を入れ替えて末永く使おうと思った。 Debian 11(Bullseye)にDockerのインストール Dockerでpython3の環境を作る DockerでTensorflow環境を作る Dockerのコンテナやイメージの整理メモ ネットで検索すると、Debianのpythonが新しすぎるとか、apt がうまく動かないとかの記事があったけど、結論から言うと、問題…
機械学習を用いた画像解析アプリを作りたくてTensorflowの導入を試みましたが、すんなりとインストールすることは出来ませんでした。 今後同じような事象に発生するかもしれないですし、私と同じような事象に見舞われている方のお役に立てればと思い、記録を残します。 以下にエラーが発生した状況（環境）と発生したエラーの詳細を記します。 *************************************** 動作環境 日時：2023年6月2日 参考：Udemy 【画像判定AIアプリ開発・パート１】Tensorflow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門 OS ：Windo…
コンピュータビジョンは、コンピュータを使用して視覚的な情報を処理することを指します。TensorFlowは、機械学習や深層学習のためのオープンソースプラットフォームであり、コンピュータビジョンにも利用されています。TensorFlowを使って、Pythonで画像認識を行う方法について説明します。 TensorFlowのインストール TensorFlowを使うには、まずTensorFlowをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、TensorFlowをインストールできます。 pip install tensorflow データセットのダウンロード 画像認識を行うために、データセ…
takuya-katumi.hateblo.jp 前回↑ GPT-3.5-Turbo たくやかつみです。明日にも失踪しかねない経過観察を始めてしまいましたがモチベーションがあるうちはぼちぼち進めていこうと思います。 なんだかんだあって現在はキャラクターを自作することにしました。ほとんどのできる開発者はChatGPTのAPIを組み込んでいるわけですが僕は使わないことにしました。逆張りとかじゃないです。 理由としては制約が大きいと言うことそもそもAPIを使用するにあたって、GPTはかなり強いAIですから当然使用料がかかるわけです。いうて200万ワードでやっと1ドルというレベルなのでほぼ無料なのです…
こんにちは、参禅町です。今回は、Raspberry Piにpipコマンドでtensorflowが入らなかった時に行った入れ方について話したいと思います。 原因と解決法 PyPIにラズパイ用のtensorflowが登録されていないことが原因であるため、対応するensorflowをビルドするか、既にビルドされたものを使用すればインストールできます。今回の場合は、以下のリンクにある既にビルドされたもの(whlファイル)をダウンロードしてインストールします。 github.com 環境 機種: Raspberry Pi 3 model B+ OS: Debian GNU/Linux 11 (bulls…
こんにちは。 今回は音声と演奏を分けるSpleeterを使用してYoutubeから動画をダウンロードして音声と演奏を分けてみようと思います。 こんなことができるようになります。 www.youtube.com Spleeter インストール コード (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Spleeter Spleeterとは音楽ストリーミングサービス「dezzer」が公開しているオープンソースのTensorflowをつかったAIの演奏分離ライブラリになります。 Deezer Research - Spleeter GitHub -…
こんにちは。 今回は以前作ったVGG16ベースで作った画像分類器をSequentialからFunctionalでモデルを作り直そうと思います。 以前作った画像分類器の記事はこちら。 aki-lab.hatenadiary.com Sequential Functional (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Sequential 前回はSequentialモデルでVGG16をベースとして前段にデータ拡張、後段に全結合層を追加していました。 具体的なコードはこんな感じ。 実際にモデルを確認してみます。 上記コードで作ったモデルに対…
TensorFlow1.xの環境構築する virtualenvでTensorFlow専用環境を構築 各種ライブラリの依存関係をスッキリさせるために仮想環境に必要なライブラリをインストールしていきます。 virtualenvのインストール $ sudo pip3 install -U virtualenv $ virtualenv --version virtualenv 20.0.35 from /Users/xxxxx/.pyenv/versions/3.7.0/lib/python3.7/site-packages/virtualenv/__init__.py 仮想環境の作成 カレントディ…
Google Colabの料金体系と活用方法：完全ガイド はじめに Google Colaboratory（以下、Google Colab）は、プログラミングや機械学習の学習・開発を劇的に効率化するクラウドベースの開発環境です。本記事では、Google Colabの特徴や料金体系、具体的な活用方法について詳しく解説します。 Google Colabの主な特徴 ブラウザ上で即座にPython開発環境が利用可能 無料でGPUやTPUが使用できる 環境構築が不要で、すぐに作業開始が可能 主要な機械学習ライブラリが事前にインストール済み 料金プラン別の機能比較 無料プラン 無料プランでも充実した機能が…
こんばんは、サムです。 ついに、新しいPCを購入しました。実は2ヶ月ほど前から検討を始めていて、今回はその購入体験から実際の使用感までをレポートしたいと思います。 購入までの道のり 昨今のAIブームで、自宅でも機械学習の実験をしたくなったのが直接のきっかけです。職場のマシンは素晴らしいスペックなのですが、やはり個人的な実験には自前の環境が欲しい。それに、8年使っていた自作PCがそろそろ限界を迎えていました（Core i5-4670K、懐かしい...）。 最初は完全な自作も検討しました。秋葉原での見積もりも取ってみたのですが、保証の安心感や組み立ての手間を考慮して、最終的にBTOに決めました。D…
ChatGPTに聞けば大体のエラーが解決する状況で、技術ブログを書く意味などあるのでしょうか。 今回、タイトルの通りに環境構築を頑張っていましたが、すこーしだけ詰まり、chatGPTに聞いても解決しなかったので一応記事として残しておきます。詰まったところ以外は、ChatGPTに聞けば教えてくれるので適当に書きます。 私が書いた記事は読む人もなく、静かに埋もれ消えゆくが、それでも、広大なる言語モデルの学びの一滴となり、そのパラメーターをわずかに書き換え、環境構築に悩むひとびとの背中を押すのです。 結論 latestのtensorflow docker imageを脳死でpullするだけではdoc…
後期から思いつきで（いまさら）donkeycarを走らせよう、という勉強会を始めまして、ゼミ生３名と一緒にゼミが終わったあとにあれこれやってきました。最初はdonkeycarをシミュレータで走らせ、その後、実機に移行しようとしたのですが、結局、操縦うまくないと教師あり学習ではなんともな感じですし、それ走らせて何が嬉しいのか？ということになりました。どうせなら強化学習したいとなったものの、シミュレータでは繰り返すのは楽だけど実機ではいちいちスタートラインにラジコンを戻さなければならないと考えただけで😞となりました。それでも、YouTubでDRLを解説している方がいたので一緒に写経したのですが途中…
はじめに 深層学習では、多次元データの効率的な管理・操作が求められます。このとき、行列やテンソルといったデータ構造が大いに役立ちます。この記事では、深層学習で行列がどのように重要な役割を果たすのか、そして行ベクトルとしてデータサンプルを扱う理由、さらにはテンソルの最外軸を使ったバッチ処理について解説していきます。 行列が深層学習において重要である理由 深層学習において、行列はデータを効率的に表現・操作するための基本的なデータ構造です。例えば次のような場面で行列が活躍します。 画像データの表現：画像データを扱うとき、一枚の画像は二次元の行列で表現されます。行と列がそれぞれ画像のピクセル行・列に対…
.NET Conf 2024 のどのセッションを観るかを考えるためのセッションリストのメモです。 元のセッションリストはこちらです。 www.dotnetconf.net あまりにもセッションが多いので英語だと目が滑るので、概要を日本語にしました。 どうも日ごとに巨大なライブ配信のようなので、日ごとの想定開始位置も算出しました。 リストが巨大すぎるので、目についたワードをタグとして抽出してみました。 日 時刻 累計 時間 タイトル 概要 タグ 11月13日 01:00 00:00 60 分 Keynote - Welcome to .NET 9 .NET 9が登場し、クラウドネイティブおよびイ…
はじめに ABEJAでデータサイエンティストをしている真鍋です。 アドベントカレンダーぶりの登場になります。 今回も生成AI、特にLLM (大規模言語モデル) 系のネタです。 LLMが登場して久しく、業務でLLMを使うのが当然の方も多くなっているのではないかと思います。裏では、私のようなデータサイエンティストやエンジニアが、APIを通じてGPT等の言語モデルを利用する場合も一定あるのではないでしょうか。 一方で、ただAPIを叩くだけではわからない部分も多いため、実際に作ってみようじゃないか、というのが、今回の記事の趣旨です。 とはいえ、実際の大規模言語モデルは、GPUを何台も用意するレベルで、…
ふと機械学習をやってみようと思い立ち、tensorflowなるものがあることを知った。 これを何の気もなしにpipでインストールし、適当なyoutubeのチュートリアルを見て試してみたところ、依存関係のエラーで悩まされて実行すらできない。 むしゃくしゃして一度Anacondaをインストールしなおして、仮想環境を立ててやる方針にしたところ、実行できるようになった。 環境の管理大事。
こんにちは。DIYフクロウです（・ω・）ノ Bookworm で困っていること。 Raspberry Pi OS が一つ前世代の Bullseye 64bit 環境下では Tensorflow2を用いたPythonプログラムを動かしても、 ループで動かしたPythonが止まることはなかったのです。 さらに、 Raspberry Pi Zero 2 W や Raspberry Pi 3A+ といった、RAM=512MBのPiでもTensorflow2(TF2)の物体検出処理が重かろうが動いていました。 しかし、現行OSのBookworm環境下でTensorflow2を動かすと、 メモリーリークが…
びっくりするぐらいバージョンエラーが出るmagenta なんとかできたバージョンまとめ↓ 1. python3.7.9で仮想環境を作る 今回はpython3.7.9で仮想環境を作ります。 元の環境を変えたくないのでpython3.7.9をパスを通さずインストール。 もし初めてpythonを入れる人は 最新バージョン‥パスを通す(普段はこちらを使う) python3.7.9 ‥パスを通さない この2つをインストールします。 記事が長くなってしまうので、完全初心者向けには書きません。 細かいことは、省いて書きます。 python3.7.9のみ解説↓ python公式サイトから ダウンロードしたex…
深層学習や機械学習で利用されるフレームワークにおいて、テンソル（多次元配列）は非常に重要な役割を担っています。これらのフレームワークでは、テンソルの形状やメモリレイアウトの定義が計算効率や理解に大きく影響します。本記事では、PyTorchとTensorFlowにおけるテンソルの形状に関する一般的な慣習と、そのメモリ格納方法について詳しく説明します。 テンソルの形状：右から左への順序 テンソルの形状は通常「右から左」順に定義されます。例えば、テンソルの形状が (3, 4, 5, 2) である場合、次のように解釈されます： 最も右側の次元（2）が最も内側にあり、次に5の次元がこの配列を囲みます。 …
たった２時間のゲームプレイで人間相当性能に到達可能なサンプル効率の高い強化学習手法 ”Bigger, Better, Faster”を実装します。 背景： 強化学習実用の課題は劣悪なサンプル効率 強化学習におけるサンプル効率向上アプローチ 評価指標： Atari-100Kベンチマーク ①リセット法によるリプレイ率の増大 ②環境シミュレータ（世界モデル）のデータ駆動構築 Bigger Better Faster: BBF (2023) 手法解説 SPR(2020) SR-SPR (2022) Bigger, Better, Faster (2023) Tensorflow2による実装 A. リセ…
Loopy - 音声駆動のポートレートアバター生成モデル Loopyは、音声からリアルな動きと表情を生成する高品質なポートレートアバター生成モデルで、音声に基づいた自然な動きの再現が特徴です。 Loopyとは？ Loopyは、音声入力のみでアバターの動きを制御する画期的なモデルです。従来の「空間的な動きのテンプレート」を使わず、音声のリズムやトーンに応じて長期的な動きや表情を自然に表現できます。ByteDanceと浙江大学の共同研究として開発されました。 Loopyの機能と特徴 「インタークリップおよびイントラクリップ時間モジュール」と「音声から潜在空間へのマッピングモジュール」によって、ため…
本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があ…
次世代AIスキル：市場価値が倍増する3つの能力 はじめに 近年、AI（人工知能）は私たちの生活やビジネスにおいて欠かせない存在となっています。特に、20代後半から40代前半のIT業界やデータサイエンスに関心がある皆さんにとって、AIスキルの習得はキャリアアップや市場価値の向上に直結する重要な要素です。しかし、AIと一口に言っても、その分野や求められるスキルは多岐にわたります。そこで本記事では、市場価値を倍増させる「次世代AIスキル」の中でも特に重要な3つの能力をご紹介します。これらの能力を身につけることで、これからのAI時代において他者との差別化を図り、キャリアの飛躍を実現しましょう。 1. …
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