@Blog
日常日誌からプログラムやYOUTUBER紹介、旅日記まで日々更新中です。
機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみた。
2017.03.24
yum -y install python yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --upgrade $TF_BINARY_URL python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional
https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習（数字）をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります！！
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
！！(T_T)
https://github.com/tensorflow
著者名
@taoka_toshiaki
※この記事は著者が30代前半に書いたものです．
Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます．たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅．
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki
タグ
AM, B01IT509EY, export TF_BINARY_URL, m tensorflow.models.image.mnist.convolutional, NextPublishing, pip install, y install python-pip python-dev python-virtualenv, yum, エラー率, サーバ負荷, ディープラーニング, ノード, メモリ, レンタルサーバー会社, 仮想サーバ, 別記事, 数字, 最新Googleマシンラーニング, 機械学習, 片っ端,