TensorFlow 0.12 　 　 [無断転載禁止]©2ch.net ->画像>3枚

みんなで楽しくTensofFlowを使うスレです
よろしこ

お約束
チュートリアルを終えていない人は終えてから書き込みましょう

DLって何？

0.12.0 限定かよw

TensorFlow for JavaをインストールしてJavaから動かしてみた。
結局、有用なライブラリはPythonから移植するか自作するかしかない。
ま、データフローグラフが使えるってだけだね。
jar（できればsrcも）とLinux or Mac or WindowsのJNIを落としてくるだけでいい。
現在1.1.0-RC2から1.1.0になったとこ。

Windows32bitでJava版を動かそうとして失敗した。そりゃ動かんわな。
とりあえずMacとUbuntuで動かしてみた。GPUほしいね。。。

winよりubuntuの方が扱いやすいってホンマ？

winのみでai系は死にたくなる

やっぱりそうなんだ
ubuntuでやってみよう

みんな飽きちゃったの？

Linux系だったらUbuntuでよいと思う。
でもこれからはできるだけDockerを使おうと思っている。
でもグラフィック表示を考えるとXwindowが必要か。。。
どんな構成にすべきか、そこが問題だ。

Dockerね
windows版で、頑張って動かしてるで

VCから使いやすくしてくれ。話はそれからだ・・・

vcってvisual studio？
visual studio python 対応してるみたいね
2017インストールしたらオプションで選べた

触ってみたいんだけどグラボGTX1080買ったほうがいい？

グラボ買う理由がほしいんだろ？買えよｗ

>>15
1060じゃ後悔する？

1080tiは一昔前のtitanより早い

MNISTデータセットを好きな画像で作り方を調べています。

dataset = pickle.load(”mnist.pkl”)

この”mnist.pkl”の中身の画像を変えたいのですが、
やり方が分る方教えて頂けないでしょうか。

フツーに画像をまとめて整形→エンコード→漬物化でいいんじゃね？？？？
pickleでぐぐってみ

レスありがとう
（.gz）を解答して、バイナリエディタで
mnist のラベルと、画像データのヘッダとデータの配列まで理解できたんだけど

せっかく調べたのにサンプルプログラムは、それを読み込んでなく、
ピックル（.pkl）ファイルを直接読み込んでました

先のフォーマット形式で読み込めれば
別にピックルにこだわる必要もないようなきもしてきました

20 です。解決しました。
インターフェース 17'3 月号の第二特集のサンプルコードに
「train-images-idx3-ubyte.gz」等を読込むコードがありました。
これなら、自作ファイルを、gzに固めて読み込めそうです。

Tensorflow-gpuはmacbookpro のradeon proで使えますか？

gzに固めてから読み込む、というのは、何かメリットがあるんですか？

素人なので、容量以外思いつきません。

あと、gzだと追加ファイルも足しやすいんでしょうか。

このエラーって、
記述のどこが悪くて、
どう書き直せって
言ってるんでしょう。


＞UserWarning: Update your `Model` call to the Keras 2 API: `Model(inputs=Tensor("in..., outputs=Tensor("ac...)`
self.UNET = Model(input=inputs, output=dec8)

`Model` call

なる。

今のコードは、
＞self.UNET = Model(input=inputs, output=dec8)
なのですが、
どう直すんでしょう。。。

Constructor arguments for Model have been renamed:
input -> inputs
output -> outputs

つ ⑩

sを付けるx2で、warningが消えましたorz

warningメッセージだけじゃなくて、APIリファレンス見ないと、直し方わからないんですね。

世の中AI AI騒いでるから覚えようと思ったのになんでこんなに過疎ってるの？

がんがれ

https://www.amazon.co.jp/dp/4774195049/

>>29
俺も全く同じこと思った
だが逆にチャンスだと考えろ

自分の周りでもディープラーニング覚えようとしている人が多いけど
順伝播や逆伝播の数式を見て挫折することが多いw

あと、TF直叩きだとコーディングに時間取られ過ぎて勉強効率が悪い
TFバックエンドのKerasを使うか、TFLearnあたりから始めた方がいいと思う

データ集めるの大変だし、学習させるの時間かかるし、
デバッグというか何と言うか開発が大変すぎるからなぁ

プログラミング初心者で人工知能開発したいなと思ってインストールしましたが
そもそも
import tensorflow as ts
の時点でエラー出て、ググってCUDA9.0とかcuddn9.0, 8.0両方試してPATHも通しても動きましせん…
既に3日くらいかかってて嫌になってきました(;_;)

プログラミング以前の問題だなｗ
パソコン初心者にはきついよ

>>35
グラフィックアダプタがないとか？

>>35
なにを参考にして作ってるか教えてくれ

tensorflowはpython使い込んだ人じゃないとまず無理
python未経験なら、まずnumpy、matplotlib、pandasあたりの主要モジュールの使い方を覚えてからにするべき

pythonの基礎は一通り終わらせたんですが。。。numpy, matplotlib, scrippy, beautifulSoupとかも少し使いました。

ちなみに環境はWIN10 64bitでGeforce 1070tiのグラボ CeleronのKabbylakeです。Cuda9.1/9.0 Cuddn9.0/8.0も全部試しましたが上記のimportでエラーでますね。。。

何を参考にしたというより日本語英語でググって試したり本屋で立ち読みして確認したり、初級チュートリアルやったりいろいろ試してます。

cuda関係のdllがどうのってエラー出てたのでCudaとの相性があるんだろなと思いました。Visual Studioも入れてもだめで3日悩んで嫌になってとりあえずCudaアンインストして放置してます…

GPU使わずにCPUだけにしたら？

CUDA8.0使ってみ

Win環境ならCUDA8.0GA2とcuDNN6.0の組合せが安定している
公式Pythonの3.6系はCuPyのビルド中にエラーが出るから、3.5系に落とした方がいい
あとVisualStudioはWindows10SDKの10240入れないとダメな場合がある

Anacondaなら3.6でも大丈夫かも
GPU使わない場合はtensorflow、使う場合はtensorflow-gpuを入れるぐらいか

Windows系はLinux系よりも事例が少ないから、少し古いバージョンで構築しないとハマりやすいと思う
誰かの安定版の情報を元にインストールして、そこから1つずつ上げていかないと解決は難しいだろうね
自分の周りでもCUDAとVisualStudioのバージョンの相性で2週間ぐらい悩んでた人がいたし

バージョンで安定してるってのはないでしょｗ
想定されてるバージョンで動かさないと動かないってのはあるけど

針の穴を通すようなコントロールが必要

CUDA8.0にして、CuDNN6入れてPATH通して、TFGpu版をアンインストしてもう一度Tensoflow1.6.0やってみたのですが同じエラーが出ます…

念のためCUDA9.0+CuDNN7でもやってみましたがダメでした

それからPython3.6.4をアンインスト→
Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64入れて、import tensorflowやってもエラーが出ます

これってWindowsのせいなんですかね？
一応エラー表示を下記にコピペしました
つかれました…
http://textuploader.com/dxctz

エラーはPython364の時のものですが、Anacondaでも
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
で同様のエラーです

https://www.tensorflow.org/install/install_windows

>>49のエラーでなぜcudaを疑ってるのかが理解できんｗ

>>50
エラー対処リンク先のstackoverflowに書かれているd cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 とPython352で試しましたが同じエラーでダメでした
私にはハードルが高すぎたようなので諦めます。スレ汚しすみませんでした。

同じ環境用意できないからな

VisualStudio（2015以上）か、VC++BuildTools＋Windows10SDKを入れる
nVidiaのビデオドライバを最新版に上げる
CUDAをインストール
cuDNNを解凍して、CUDAのディレクトリにコピー
環境変数にCUDAとWindows10SDKのパス設定（include、lib、bin）
PythonかAnacondaをインストール、パス設定
公式ならpip、アナコンダならcondaでtensorflow-gpuをインストール

思いついたのはこのぐらいかな

今やってみたけど、GT1030のへなちょこPCでもCUDA9.0/cuDNN7.1/Anaconda3 5.1(python3.6)でHalloWorldまで動いたよ。
Visual StudioやWindows SDKなどはインストールしていない。
GPUのドライバーはCUDAと一緒に入るやつだし、PATHもCUDAインストール時に自動で設定されたまま。
CUDAはbaseをインストールしてからpatchをインストールね。cuDNNはCUDAのディレクトリにコピー。
あとは、conda create -n tf python=3.6 、conda activate tf してから、公式ドキュメントのとおりpipでtensorflow-gpuをインストールした。
特に環境依存なところも無さそうだけれども。

自分初心者。

『初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング』って本でMNISTの分類やったんだけど、
どうしてVirtualBoxでUbuntuを仮想化してその中で動かすのがオススメなの？
最終的にはGPU機能を利用できるようになりたいんだけど、仮想環境だとマシンパワーが落ちたりしないんだろうか

VTなら落ちないといわれてる
でもお奨めの理由はそれじゃなくて
本と同じ環境用意できるからだろ
著者の手抜きのためだよ

Windows環境でVirtualBox勧める人は他の記事でも手抜きしてそうな気がする

Anacondaで環境作り直してみたけど、公式Pythonよりも扱いやすいね

Windows版のAnacondaを入れる
CUDA9.0か9.1入れる、base1つとpatchが2～3個あるので注意
CuDNN7.1をCUDAのディレクトリにコピー、OSとCUDAのバージョンにより異なるので注意
rootでtf入れると一部モジュールがバージョンダウンしてしまうから、Anaconda Navigatorを立ち上げて3.6のEnvironmentをCreateする
Navigator上の新しいEnvironmentでTerminalを立ち上げる
NavigatorのTerminalで pip install tensorflow、pip install tensorflow-gpu
他に必要なモジュールがあればpipで入れられる
Navigator上の新しいEnvでPythonプロンプトを立ち上げる
import tensorflowで確認

Kerasも一緒に使う人は、CUDA9.1非対応だから9.0にした方がいいと思う

>>59
ダメ元で55で書いてくださった通りにやってみましたがやはりダメでした。
念の為biosでオンボードグラをオフにしてGPUを1070tiだけにしてやってみましたが同じエラーが出ました。
ご丁寧にありがとうございました。

Anacondaの時はなるべく pip install 使わずに conda install で入れた方がいい
そうすればNavigatorで一括管理出来る

↑conda install tensorflowしたら自分の環境でもDLL見つからないエラーが再現出来た
Anacondaでもtensorflow、tensorflow-gpuだけは公式サイトの指示通りに入れないとダメだね
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

あとcudnnも7.1.1だとcudnn系のRNN使った時にバージョン不一致エラーが出た
cudnn7.0.5を上書きすればおk

たかがインストールでどんだけ躓いてるんだｗｗｗｗｗ
インストールできないならdockerでも使ったらいいんじゃないか？誰かが動くコンテナ作ってるだろ

>>62
ありがとうございます。pipでのインストールとCudnn7.0.5上書きも試しましたが同じエラーでダメでした...
やはり自分の環境ではダメなようですね...
ご親切にありがとうございました。

なんかいろんなのインストールして試しているみたいだけど、PATHは目的のDLLまで正しく通ってる？

>>61
zbarの入れ方教えて

>>64
rootじゃだめなん

>>65
エラーは>>48のリンク先なんですがDLL関連のエラー出てきていないと思うんですが…
PATHはAnacondaとCUDA9.0インスト時に設定されたものとCUDA9.0フォルダ以下にcudnn7.0.5を入れた際に手動で設定したもの以外は、>>55様のご助言に習ってPATHは弄っていません。

55,59,67様のご助言通りやってもダメだったと言うことは自分のPCが何かおかしいんだと思います…

>>68
'ダイナミック リンク ライブラリ (DLL) 初期化ルーチンの実行に失敗しました'ってエラーに出てるでしょう。

PATHは自分で弄ったかどうかじゃなくて、インストールで自動的に設定されるものもあるし、アンインストールで消えてくれないこともある。
で、以前にインストールした何かのPATHが影響しているかもしれないから、使いたいpythonとCUDAの優先順位を上にするなど調整してみてってこと。

PATHの他にはvcランタイムがないか、32bit/64bitが合ってないぐらいしか思いつかないな。

長引きそうやね

環境構築はいつだって難関

python知らなくて使いたくなかったからc++API使うためにubuntu入れたぞい
現在はGPUのドライバを入れるのに苦戦してる

色々調べて結局本家にあったtf-nightly-gpu入れたらやっとエラーが消えて動きました。
ご助言下さった方々本当にありがとうございました。これからがんばります。

TensorFlowが難し過ぎて挫折しそうになったら、Kerasを併用してみるといいよ
バックエンドがTensorFlowのままで、コーディングの手間が少なくなるから

thx!

すみません、質問です。

import tensorflow as ts

としただけで、

「The kernel appears to have died. It will restart automatically.」

というメッセージが出てしまします。
理由と回避策をご教授くださいませ。。＞＜

インストール失敗してるんだろ。もう一度調べながら最初から入れ直し

マルチしね

スレ違いかもしれんけどDirectX12 CSで 顔検出実験やってる俺は変人？

DirectX12 CSがなんだか知らんが、変人ってか単なるキチガイでしょ

それはプロシージャルで作ったメッシュモデルをDirectx12でリアルタイムレンダリングしながら顔検出学習させてるってこと？

いや・・元々3DCGでDirectX弄ってたから、TensorFlowを1から覚えるのも大変だし
DirectXのコンピュートシェーダー(GPU処理)使って順伝搬とか逆伝搬とかやってるんだわ
まあ・・お遊び程度だけども・・

TensorFlowたん「お前の顔なんぞを認識するために生まれてきたのではない」

まあインストールが最大の障壁だわな。
バージョン依存が激しすぎだわ。

うむ

いや・・俺の顔は認識してくれない・・

カオナシ

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役に立つかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法　モニアレフヌノ』

2C3G9

これからはテンソルでしょーと思って勉強し始めたけど、
なんでこんなに過疎ってるの？
かっそかそやん。
やばいんちゃう？？？

ここで交流する意味があんまりないからじゃない？

けっこう本も出てるし自分で勉強した方が早い。

twitterなりフォーラムなりの方がいいから匿名の掲示板に価値がホントに無い

どこのフォーラム？
日本語のコミュニティがあるの？

twitterでどうやって交流するの？

愚痴るのにもってこいけどな
それにしてもtensorflowに限らず
ディープラーニングライブラリ環境は本当に頭おかしい
全部最新のものを入れたら動かないとかやばいだろう
新規ユーザー涙目だ

×新規ユーザー涙目
〇パソコン初心者涙目

最新は失敗したが1.5.0に指定したら成功したわ
よくわからん

python 3.7がくるで

docker楽だよ
まずcudaを入れ変える苦行から開放される

2chにもスレが有ったとは

趣味グラマ(一部仕事でも)だけど
tfにkerasヤバイ楽し過ぎる

Z9G

とりあえずGPU設定は置いといて手を動かした方がいい。
GPUでも2,3倍しか速くならんから。
それやるんだったらAWSかGCPの使い方を学んだ方が良い。

CPUより2,3倍しか速くならないGPU？しょぼすぎだろ

docker for windowsのコンテナ上で
tensorflow(1.10)をimportするとkernelがdeadするのですが解決策わかる人いませんか？

複素数のデータを使った学習ってできますか？

どんなデータでもできるよ

a + bj

ありがとうございます
y=W*x+bの重みWも複素数にしたいんですが、
Variableで変数を複素数に指定ってできますか？

ok

みなさんはTensorFlowを使って何を作ってるのでしょうか？

●得た物
熱
エントロピー
知識

●失ったもの
時間
金

TensorFlowってなんだっけ？
これについて調べた当時に勢いでスレも探して登録しといたけど、
いまではすっかり忘れてしまった。

最近、アフィブログ転載用の質問が増えすぎてねえか？

>>110
数字の自動認識

>>110
株価の予想。

>>110
Tensorflowが安定して動作する
Cuda、CuDNN、Driverの組み合わせ。

ludwig とかどうなん？
ちな、これから始めようかと情報収集中

Windows/VC++のアプリケーションから、
TensorFlowを実行をしたいと思っています。
どこかに手順はあるのでしょうか。。。

無理せずdocker使え

TensorFlowをC言語（or C++）から扱っている、
本かセミナーか動画などの説明が欲しいです。

一見遠回りに見えるかも知れんが
CからPythonを使う方法を覚えるのが早道
理由はやってみれば判る
PyObjectとかnumpyで勉強汁

いえ、PythonならPyCharmでコーディングデバッグできますが、、、
今欲しいのは、TensorFlow/C、みたいな。

Cで使うにはtensorflowはむかないよ
いまはいろんな学習ものがあるんだからおとなしくほかのにすべき

そうじゃなくて、
今それが要る局面。

馬鹿には無理

それが必要なら >>121 のようにするべき

1、2年前の時点でもCからやる方法ぐぐればヒットしてるからぐぐれｗ
直接Cやるのはゼロからtensorflow実装するのと同じぐらい面倒だよ

答えられないなら黙ってればいいのに

今はどうだか知らないけど俺がやったときはtensorflowがデバッグビルド未対応でデバッグしにくくてしようがなかったから
最初はデバッグビルドしたな。それだけで二週間ぐらいかかったｗ

bazelがまた話をややこしくしてるからな。
あれならmakeのがマシだわ。

蟻さんとは何だったのか

kero kero keras

windows10にAnaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exeをインストールした後、
TensorFlow1.15をインストールしたんだけど、pythonのターミナル起動して
"import tensorflow" リターンでエラーが出る。

AnacondaはTensorFlow2以外は受け付けてくれないの？

TensorFlow2は"import tensorflow" でエラーが発生しないが、
1→2のバージョンアップで placeholderが無くなったり、
ずいぶん変わったようだから困っている。

conda create -n tensorflow python=3.5
みたいにしてpythonのバージョン指定しないといけないとか？
tensorflow周りは馬鹿みたいにバージョン依存あるからな
古いアナコンダ使うとかバージョンの組み合わせを試せｗ

う～ん、Python3.7でもイケるらしく、TensorFlow1.15もインストールできたんだが
EnvironmentsにTensorFlow2.0しか表示されない
でも、pip infoだとTensorFlow1.15が表示される

依存関係が問題らしいんだけど、
yumみたいにpipは依存関係まで完璧に管理してくれるわけではなさそうだ

これ以上時間を掛けると寝る時間が無くなりそうだから、
無理だったらメンドイけどコードを書き直す

ありがとう

バージョン自体が問題なんじゃなくて
混ざってるのが問題起こしてる希ガス

あとエラーが出てるんならエラーメッセージくらい貼れ

tfds.features.text.SubwordEncorder.build_from_corpusでテキストからエンコーダーを作った際に、文字のあとにアンダーバーが付くのですが、除去する方法はありますか？

自己解決しま★すた

駄目元で聞いてみるが、Tensorflow 2.XのPythonインターフェイス経由で論理デバイスのメモリ容量を取得する方法知ってたら教えてくれないかな？
物理じゃなくて論理ね。
BFCアロケータか何かにアクセスするコード書かないとダメかな？

https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja
これってなんのエディタを使用しているんですか？jupyterなんでしょうか。
初心者なんですが、何からはじめたらいいかすらよくわからないです

>>140
拡張子から多分jupyter
ここからダウンロード＆インストール
https://www.anaconda.com/products/individual

テンソルフローが2になってめっちゃ変わって書籍のサンプルコードが全然動かんやんけ。
どないなっとんねん。

いや～2日もかかってtensorflowをimport出来たわ～

無料とわいえ、クソすぎるわもうー

目がしょぼしょぼになっちゃったｗ

Ubuntu 20.04にAMD ROCmをインストールして、
Radeon RX 580のGPUでtensorflow-rocmが動きました。

>>142
そもそも書き方が全く違う
ブーム終わったから誰も書いてないせいか
情報が古いまま放置されてる

TensorFlow / cuDNN使って機械学習する予定ですが
GPUで迷ってます

RTX3080/3070って可能？
RTX2080TiとRTX3070で迷ってます
できるならRTX30xxがいいんだけど

初期不良が心配

RX 6800 XT
爆速だしメモリ多いし安いしで神

rocmってどうなの？
cudaしかまじめに作ってない気がして二の足を踏む

TensorFlow2とPyTorchってどっちがお勧め？

今から勉強するならPyTorch
前からTensorflowつかってたならTensorflow
余裕あれば両方

サラッと書くにはTensorFlowがかなり楽になったね
keras組み込み+便利なメソッド大量追加された
しかしすでにPyTorchに移行している人がかなりいる感じだ
PyTorchはC++のインターフェースがかなり良くできておりその点でもTensorFlowを凌駕してる

しっかし、大量のデータを学習させて誤検知を下げるってナンセンスではないか？
まるで「そっくりさんを集めとけー」だな？

そりゃ人間と違って、AIは過去の経験がないからな
過去にいろいろな人がいろいろな用途で作った学習モデルから、目的のモデルを効率的に作るAIができたら一気に進化するだろうな

img = tf.convert_to_tensor(グレースケール画像をバイナリで読み込んでnumpy配列に変換したもの)
tf.io.decode_png(img)
#失敗

img = tf.io.read_file(↑と同じグレースケール画像のパス)
tf.io.decode_png(img)
#成功

同じtensorflowオブジェクトにしたのになんで？と思って
それぞれprint(img)したら
numpy配列の方は
　tf.Tensor([[255 255 255 省略
画像のパスからread_fileした方は
　tf.Tensor(b'\x89PNG\r\n\x1a\n\x00\x00\x00\rIHDR\x省略

一度ローカルに保存してパスから読み込むしか方法ないのかな・・

失敗のはtensorをファイルとして読んでtensorにしようとしてるからそりゃ失敗するわｗ
成功のはファイル内容をファイルとして読んでtensorにしてるからそりゃ成功する
そもそもtf.io.decode_png(img)する必要ないだろ

自己解決
というかserialize_tensorすればいいっぽいけど（画像のフォーマットがわからない的なエラーがでたけど）
それは置いといてよくよくみたら、そもそもtf.io.decode_pngする必要すらなかった問題ということがわかった
お騒がせしました

かぶった
>>156
まさにその通りでしたｗ

ハードディスク交換してＳＳＤにして
Anacondaインストールし直してもろもろのモジュールを入れ直したつもりなんだが、
以前表示されなかったエラーが出るようになった。

フレームワークって修正しちゃいけないって言うけど、
微妙な環境の違いでDimentionErrorが出る場合、修正しても良いよね？

site-packages\keras\engine\training_utils.py
site-packages\keras\engine\training.py

ライブラリのバージョンは一致してる?
ライブラリの中身に触るよりも先に, バージョン含め以前の環境を再現する努力が必要だと思う
Anacondaならライブラリのバージョンのリストをファイルに出力できるし, それを元にインストールもできる
中身をいじるのは最終手段, どうしてもダメだった時だけ

環境を再現しようとしてもダメだったなら自分のプログラムの方を素直に修正すべきだと思うがね
ライブラリをいじるのはやぶ蛇になりうるし

趣味だったらライブラリ側いじってもいいだろ
gitなんかでどこを変更したか管理しておけばライブラリ側のバージョンアップでも簡単に対応できる

ありがとう
Tensorflowとkeras、Pythonのバージョンは完全一致でも直らず。
遊んでいるだけだから、ライブラリ修正する
仕事でこれ使っていて、10億データサンプルとかトレーニングしていて
2億ぐらいでエラーが出たとかだったら、絶対に気が狂いそう

ライブラリのソースコードを読んでどうしてエラーになるのかを読み解くのはいいかと思うけど、
その根本原因が自分のコードにあることが殆どだからまずはそこを確認するべき
絶対に自分のコードが原因でない(単純なコードでも再現する、チュートリアルのコードでも再現する)とわかったらissueを検索、
それで誰も何も言ってなかったらバグレポートだな。
基本的には複雑だけど多数の目で検証されているものを適当に現物合わせするとカオスしか生まれないと思う。

>>164
>>95に書いてあることが事実だと思う。
tensorflowやkerasは、バージョンが少し違うだけで、出力結果の数値自体が異なるケースがある。
WhitePaperを理解して、使いこなせればそれでいいと思う。
多少の修正は仕方がない。

cntkは環境構築いらないし糞python触れずにできるから最高なんだけどな
もう二年更新止まってる。どういうことだよｗ

>>165
細かい数字が違うのはさもありなんだと思うけど、
engineのtraining.pyとかでdimensionerrorが出るってのはなんか使い方が間違ってるかを疑うけどな。
周辺のutilが追従しなくて、というのだったらわかるけど根幹だろ。

>>166
いいこと聞いた。
今度インストールしてあそばせてもらう。

>>167
何か勘違いしているかもしれないが、適切な日本語が思い浮かばないからDimentionErrorと書いただけ
エラー自体は大して難しいものではない
というより、そこまでしつこく追求するものなのか？

三目並べとか簡単な自作ゲームをtensorflowでdqn使って学習したいんですがわかりやすいサイトや書籍はないでしょうか？
色々なサイト見てやってるんですが環境構築が間違ってるのかいつもなんかしらのエラーが出て進みません😭
chainerrlなら出来るんですがtensorflowのほうが未来ありそうなので学習したい

公式サイトの情報だけで十分TensorFlowのセットアップは出来るし、
その程度の情報から動かすところまでいけないと強化学習を実現するために色々細かいところを触ることすらできないと思うけどな。
エラーでググったら大体誰かハマってるでしょ、それを参考にすれば良い

今のところpython 3.9がダメなのは地味にはまりポイントだと思うけどな
公式のインストールに「3.5-3.8」って書いてあるけど

169だけど環境構築はあれからすぐ上手くいきました！
今はkeras rl2 触ってます。
複雑なモデルだと全然うまく行きません
レトロゲームとかクリアできるようにしたい

あれから2ヶ月
もうすぐpython3.8がメンテナンスフェーズに入ってバイナリなしになる季節になりました
windowsでソースからビルドはきつい

tensorolow.keras のModelクラスでインスタンス化されたmodel内のネットワークのインスタンス変数て変更出来ないよね？
たとえば
model=Model（～）
てしたときにmodel.layers内のConv2Dクラスの変数、アクティベーション関数を変えるとか
出来ないよね？

今更ながらAMD RX550を入手したので、やｈりAMD5600マシンに
tensoflow 2.11を入れてみた
おや、ちゃんと動くじゃないの？

>>175
OSはUbuntu22.0.4.2ね

>>175
RX550 4GBの方ね
何度もすまん

RTX 4090とRX 7900 XTXのベンチマークってどっか載ってないのかな？

Stable Diffusionとかの特定のAIでベンチ取った結果はググれば見つかる
だけど現状AMDボードに対応しているAIベンチは多くない。
過去の特定のバージョンだけ限定のベンチになってたりする
AMDのGPUももうちょっとAI分野で伸びてくれないとnVIDIAのボードが高くなってしょうがないな

そこでIntel Arcシリーズ

<<180 cuda使えたっけ？

【中居正広】　ワク接種　⇒　虫垂炎　⇒　ターボ癌
http://2chb.net/r/cancer/1668137860/l50

漠∞！！！！
災∞！！！！！
害∞！！！！！！
機∞！！！！！！！