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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

tensorpack

tensorpack – TensorFlowのニューラルネットトレーニングインターフェイス

投稿日:

TensorFlowのニューラルネットトレーニングインターフェイス

Tensorpackは、TensorFlowに基づくトレーニングインターフェイスです。

特徴:

高速可読性柔軟性を 兼ね備えた 、もうひとつのTFハイレベルAPIです。

  1. トレーニングのスピードに焦点を当てる。

    • テンソルパックで速度が無料になります.TensorFlowを余分なオーバーヘッドなしで効率的に使用します。 異なるCNNでは、同等のKerasコードより1.2〜5 倍高速にトレーニングを実行します。

    • データ並列マルチGPU /分散トレーニングは、1行のコードで使用するために既製品です。 Googleの公式ベンチマークと同様に拡張されます

    • ベンチマークスクリプトの詳細については、 テンソルパック/ベンチマークを参照してください。

  2. 大規模なデータセットに焦点を当てる

    • TFと呼ばれる新しい言語でデータを読み書きする必要はありません。 Tensorpackは、自動並列化機能を備えた純粋なPythonで大きなデータセット(ImageNetなど)を読み込むのに役立ちます。
  3. これはモデルラッパーではありません。

    • 世界にはあまりにも多くのシンボリック関数ラッパーがあります。 Tensorpackには、わずかな共通モデルしか含まれていません。 しかし、tf.layers / Keras / slim / tflearn / tensorlayer / …を含むtensorpackの中の任意のシンボリック関数ライブラリを使うことができます。

これらの機能の詳細については、 チュートリアルを参照してください。

私たちはおもちゃの例を拒否します おもちゃのデータセットで訓練された10の任意のネットワークを示す代わりに、 テンソルパックの例では 、論文を忠実に複製し、数字を再現することに気を配り、実際の研究の柔軟性を示しています。

ビジョン:

強化学習:

スピーチ/ NLP:

インストール:

依存関係:

  • Python 2.7または3
  • OpenCV用のPythonバインディング(オプションですが、多くの機能が必要です)
  • TensorFlow> = 1.3.0( tensorpack.dataflowデータtensorpack.dataflowのみをデータ処理ライブラリとして使用する場合はオプション)
# install git, then:
pip install -U git+https://github.com/ppwwyyxx/tensorpack.git
# or add `--user` to avoid system-wide installation.

引用Tensorpack:

研究でTensorpackを使用している場合、または例を参照したい場合は、以下に挙げてください。

@misc{wu2016tensorpack,
  title={Tensorpack},
  author={Wu, Yuxin and others},
  howpublished={\url{https://github.com/tensorpack/}},
  year={2016}
}







-tensorpack
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執筆者:

ppwwyyxx

tensorpack – TensorFlowのニューラルネットトレーニングインターフェイス

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-ppwwyyxx
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