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機械学習名古屋第18回勉強会 TensorFlow Hub ハンズオン

TensorFlow Hubとは

  • TensorFlowで利用できるモジュール群
  • 画像分類や物体認識, テキスト処理, GANと様々な用途に向けて公開されている
    • 転移学習のベースにも利用できる
  • 最近だとDeepMindのBig GANとか話題に(https://tfhub.dev/deepmind/biggan-256/2)


TensorFlow Hub注意事項

  • モジュールはTFHUB_CACHE_DIRにダウンロードされる
    • かなり大きいサイズになる物もあるので今回のようにWifi環境が提供されない場合はテザリング時は要注意

ハンズオン概要


ざっくりとした全体像

  1. 日本語データを読み込む
  2. TFHubモジュールで文章をベクトル化
  3. TensorFlowの高レベルAPIで学習

ハンズオン環境

  • git
  • Docker
    • 使用イメージ: Ubuntu18.04にtensorflowやjupyterを使えるようにしたもの

Play with Docker

https://labs.play-with-docker.com/

  • 概要:4時間だけ使えるDocker環境
  • ブラウザとDocker IDさえあればいい

ハンズオン用リポジトリをクローン

$ git clone https://github.com/nharu1san/MLN_201812.git

ハンズオン用コンテナ起動

Windows

> .\launch.bat

Mac / Linux(Play with Docker含)

$ sh launch.sh

jupyter notebookにアクセス

tokenをMLN201812で固定してありますので、各自のネットワーク設定等には十分ご注意ください


ハンズオン準備

setup.ipynbを開いてコードを実行

  • TFHubモジュールのダウンロード
  • 学習用データの展開

(実行方法)

  • Shift + Enter
  • 画面上部のRunボタン

ハンズオン開始

  • MLN201812.ipynbを使います

次は...

  • 4クラス分類
    • MLN201812-4class.ipynb
  • 改善
    • TFHubモジュールの変更(dim128)
    • パラメータチューニング(ユニット数, 学習率, ステップ数...)
    • Optimizer変更(AdamOptimizerなど)

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