tensorflow

[Y.Yamamoto]

最初に

□	リンク先	備考
[ ]	TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)

Learning

□	リンク先	備考
[ ]	CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

API

□	リンク先	備考
[ ]	TensorFlow: APIドキュメントを眺める -Math編-

Tensorboard

□	リンク先	備考
[ ]	tensorflow:mnist_with_summaries.py
[ ]	TensorBoardで処理を可視化する
[ ]	TensorBoardでTrainとTest, Validationを分けて学習状況を把握する
[ ]	【Windows】 MNIST For ML Beginnersの学習経過をTensorBoardで視覚化
[ ]	Tensorflow: How to Display Custom Images in Tensorboard (e.g. Matplotlib Plots)
[ ]	TensorBoard: TF Dev Summit Tutorial

Data Augmentation

□	リンク先	備考
[ ]	Kerasによるデータ拡張

リンク

□	リンク先	備考
[ ]	TensorFlow-Slim
[ ]	Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
[ ]	はじめてのGAN
[ ]	Github:aicodes/tf-bestpractice
[ ]	機械学習モデルの実装における、テストについて
[ ]	機械学習で泣かないためのコード設計
[ ]	TensorFlow の名前空間を理解して共有変数を使いこなす
[ ]	画像認識モデルを作るための�鉄板レシピ

リンク（実装）

□	リンク先	備考
[ ]	Github: aymericdamien/TensorFlow-Examples
[ ]	Github: sugyan/tensorflow-mnist	mnist：webapp
[ ]	Github: pavelgonchar/colornet	白黒 → カラー
[ ]	Github: gustavla/autocolorize	白黒 → カラー
[ ]	Github: yunjey/dtn-tensorflow	似顔絵：教師なし
[ ]	Github: icoxfog417/tensorflow_qrnn	RNN → LSTM → QRNN
[ ]	Github: OsciiArt/DeepAA	画像 → アスキーアート

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誤差評価

# label:正解の値, inference:予測された値
# http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug
# cross_entropy = -tf.reduce_sum(label * tf.log(inference + 1e-10))

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(inference, label))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

# https://github.com/tuki0918/jupyter_tfbook/blob/master/Chapter05/MNIST%20double%20layer%20CNN%20classification.ipynb

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
hidden2_drop = tf.nn.dropout(hidden2, keep_prob)

w0 = tf.Variable(tf.zeros([num_units2, 10]))
b0 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
p = tf.nn.softmax(tf.matmul(hidden2_drop, w0) + b0)

t = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
loss = -tf.reduce_sum(t * tf.log(p))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.0001).minimize(loss)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(p, 1), tf.argmax(t, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

[Y.Yamamoto]

http://tensorflow.classcat.com/