AI：tensorflow2.0over
学習済ウェイトを使って簡単に試すことができる「DeepLearningベースの物体検出(Yolo3)」ですが、tensorflow2.0で動くものがあったので試してみました。
Tensorflow2.0環境で動くように手直ししたkerasのAutoencoderサンプルに中間層の出力をつけくわえてみました。
「Building Autoencoders in Keras」という有名な記事のサンプルを、Tensorflow2.0環境で動くように手直ししてみました。
大したことではないですが。
Tensorflow2.0のチュートリアルの環境設定でよく必要になる「pycocotools」と「protoc.exe（protocolbuffers）」を、Windows10にインストールするのが結構面倒だったので、備忘を兼ねて書いておきます。
Windows10＆VsCode＆tensorflow2.0の開発環境でtensorflow.kerasの記述が「unresolved import 'tensorflow.keras'」と警告される件について調べたことを、取り急ぎ書いておきます。
Tensorflow2.0をインストールした環境に、tf.nightlyをインストールしたら、まったく動かなくなってしまいました。
tensorflow2.0に付属の「tf.keras.applications.VGG16」モデルを使って、1000種類の画像を識別できるPythonクラスを簡単に作ってみます。 ※2019/01/21の記事をTensorflow2.0対応にリライトしました。 はじめに 今回利用するモデルはVGG16です。 www.tensorfl…
