KZKY memo

自分用メモ．

Hello TensorFlow

python deeplearning tensorflow

TensorFlow

Googleが出したFlow Graph or Computational Graph 上で数値計算を行えるOSS.
本命どこがOSSでだしてきた．界隈ではゲームのルールが変わるかも．

何ができるか

  • 一般的なDeep Learning
    • Multi Layer Perceptron
    • Convolutional Neural Networks
    • Vector Representations of Words
    • Recurrent Neural Networks (LSTM)
    • Sequence-to-Sequence Models
  • シンボル計算，微分
  • 分散学習 (over nodes も可能な様)
  • 偏微分法的式
  • 可視化
    • 学習履歴，結果
    • 計算グラフのグラフ化

何が嬉しいか

他ライブラリと比較するという観点で4点．

1. Computational Graphおよびエッジ，ノード，学習履歴等，詳細の可視化が可能

現時点では，

  • 学習したモデルをディスクに吐いて
  • 吐いた先のディレクトリを指定したWeb Serverを立ち上げる
  • エッジ，ノード，学習履歴等，詳細がブラウザから見れる

そのうち，ブラウザから学習まで実行するとかでてきそう．

2. Distributed Learning

ここの例を見る感じだとタスクを指定するときに，URIを指定しているので，分散学習が可能.

今のところ，明確なTutorialがないように思えるが, NIPS2015 TutorialにてLarge-Scale Distributed Systems for Training Neural NetworksのTutorialがあるので，その辺で，Visual Object Recognitionがcomming soonでなくなってImagenetをGoogleNetで学習させる例が来るのだろう．

3. SparseTensor

SparseTensorがあるよう．すなわち，0-paddingして，DenseTensorを使わなくてよいということ．

4. Google OSS

Googleが出したということ．すなわち，みんな使う．情報，使い方のHow-toがどんどん増えていく．みんなハッピー．

私の独断と偏見に基づいているので注意．

参考

Introduction

Setup

Basic Usage

Tutorial

Howtos

Doc

Visualization

Discussion (github and stack over flow)

Android Porting Example

Benchmark (Speed Comparison)

White Paper

Roadmap (追記：20160118)