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tflearn

tflearn – TensorFlow用のより高度なAPIを備えたディープラーニングライブラリ

投稿日:

TensorFlow用のより高度なAPIを備えたディープラーニングライブラリ。 http://tflearn.org

TFLearn:TensorFlow用のより高度なAPIを備えたディープラーニングライブラリ。

TFlearnは、Tensorflowの上に構築されたモジュラーで透過的な深い学習ライブラリです。 TensorFlowに高レベルのAPIを提供するように設計されており、実験を容易にし、スピードアップし、完全に透過的で互換性があります。

TFLearnの機能は次のとおりです。

  • チュートリアルとサンプルを使用して、使いやすい、深いニューラルネットワークを実装するための高度なAPIを理解してください。
  • 高度にモジュール化されたニューラルネットワーク層、正則化ツール、オプティマイザ、メトリックによる高速プロトタイプ作成…
  • Tensorflowを完全に透過します。 すべての関数はテンソルに基づいて構築され、TFLearnとは独立して使用できます。
  • 強力なヘルパーは、複数の入力、出力、オプティマイザをサポートして、TensorFlowグラフを訓練する機能を備えています。
  • ウェイト、グラデーション、アクティベーションなどの詳細を含む、簡単で美しいグラフのビジュアライゼーション
  • 複数のCPU / GPUを使用するための簡単なデバイス配置。

高レベルのAPIは現在、Convolutions、LSTM、BiRNN、BatchNorm、PReLU、Residual networks、Generative networksなどの最近の深い学習モデルのほとんどをサポートしています…将来的にTFLearnは最新の深い学習技術。

注意:最新のTFLearn(v0.3)は、TensorFlow v1.0以降とのみ互換性があります。

概要

# Classification
tflearn.init_graph(num_cores=8, gpu_memory_fraction=0.5)

net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X, Y)
# Sequence Generation
net = tflearn.input_data(shape=[None, 100, 5000])
net = tflearn.lstm(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 5000, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.SequenceGenerator(net, dictionary=idx, seq_maxlen=100)
model.fit(X, Y)
model.generate(50, temperature=1.0)

ここにはもっと多くの例があります

インストール

TensorFlowのインストール

TFLearnには、Tensorflow(バージョン1.0以降)をインストールする必要があります。

TensorFlowをインストールするには、次のコマンドを実行します。

pip install tensorflow

または、GPUサポート:

pip install tensorflow-gpu

詳細については、 TensorFlowのインストール手順を参照してください。

TFLearnのインストール

TFLearnをインストールするには、最も簡単な方法は実行することです

最先端版の場合(推奨):

pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git

最新の安定版の場合:

pip install tflearn

それ以外の場合は、ソースフォルダから実行して、ソースからインストールすることもできます。

python setup.py install

入門

TFLearnの基本機能について知りたい場合やTFLearnチュートリアルの閲覧を開始するには、TFLearn入門を参照してください。

利用可能な多くのニューラルネットワークの実装があります。 例を参照してください。

ドキュメンテーション

http://tflearn.org/doc_index

モデルの可視化

グラフ

損失と正確さ(複数回)

レイヤー

貢献

これはTFLearnの最初のリリースです。バグが見つかった場合は、GitHubの問題のセクションに報告してください。

新しい機能の改善や要求は歓迎されていません! TFLearnをひねったり微調整したり、プルリクエストを送ったりするのを躊躇しないでください。

詳細情報: TFLearnに貢献してください

ライセンス

MITライセンス







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