"BOKU"のITな日常

62歳・文系システムエンジニアの”BOKU”は日々勉強を楽しんでます

AI:tensorflow2.0over

yolov3-tf2を使って、リアルタイム物体検出を簡単に試してみる。/tensorflow v2・keras

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。

kerasブログのAutoencoderサンプルに中間レイヤー出力を付け加える

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。

kerasブログのAutoencoderサンプルをTensorflow2.0環境で動かす

「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。

tensorflow2.1以上でCPUのみで動かすと「nvcuda.dll not found」と表示される件

大したことではないですが。

windows10にpycocotoolsとprotoc.exe(protocolbuffers)をインストールする

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&tensorflow r2.0でtensorflow.kerasがunresolved import 'tensorflow.keras'になる。

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。

tf.nightlyをインストールしたら「Failed to load the native TensorFlow runtime.」がでるようになった

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。

imagenet 1000 classで事前学習済のVGG16モデルを使った画像識別クラス/tensorflow2.0(tf.keras)

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…