この回から2回にわたり、画像認識のサンプルを通じて、Googleの提供するMobileNetの使い方と、トレーニング済みのモデルを生かす転移学習を理解します。この回では、静止画像を認識するサンプルを通じて、MobileNetの基本的な使い方を理解します（図1）。

「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。rishigami氏は、TensorFlow／PyTorchのモデル移植について発表しました。全2回。前半は、TensorFlow、PyTorchそれぞれのモデル実装の基礎と、それぞれの ...

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「PyTorch」と「TensorFlow」は、深層学習（ディープラーニング）モデル開発のための機械学習フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）だ。どちらも無料のオープンソースフレームワークであり ...

AI（人工知能）モデルやAIアプリケーションを開発する上で、フレームワーク（特定の機能を持つプログラムの開発を支援するプログラム部品やドキュメントの集合体）の選択は需要だ。AI技術の中核を担う深層学習（ディープラーニング）モデル開発の主要 ...

Description TensorFlow is a widely-used open-source software library for building machine learning and artificial intelligence applications. The Keras framework, implemented in Python, is a high-level ...

Googleがオープンソースで開発している機械学習ライブラリ「TensorFlow」から、Windowsのネイティブ対応が削除された。「TensorFlow 2.10」がネイティブWindowsでGPUをサポートする最後のバージョンとなる。 Windows環境で「TensorFlow 2.11」以降を利用するには、「WSL 2」へ ...