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e-AIのフォーラム開設

Ayr

管理人のAyrです。

お待たせしました。

ルネサスサイトのe-AIツール
https://www.renesas.com/ja-jp/solutions/key-technology/e-ai/tool.html
　の公開を機に、e-AIのフォーラムも開設しました。

e-AIツールの活用方法、課題解決のアイデアなどユーザの皆様と意見交換させて頂き、

e-AIのフォーラムを盛り上げていきたいと考えています。

みなさまの投稿をお待ちしております。

Parents
  • お世話になっております。石川と申します。
    TensorFlowの学習済みモデルを使ったe-AIトランスレータでの変換について教えてください。
    (長くなるので2回に分けて投稿します)
    以下のプログラムを作成して実験しています。

    # coding:utf-8
    import tensorflow as tf
    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

    input_x = [[1.],[5.]]
    input_y = [[4.],[2.]]

    x = tf.placeholder_with_default(tf.random_normal([1, 1]), shape=[None, 1])
    y_ = tf.placeholder_with_default(tf.random_normal([1, 1]), shape=[None, 1])

    a = tf.Variable([1.], name="slope")
    b = tf.Variable([0.], name="y-intercept")
    y = tf.multiply(a, x) + b

    init = tf.global_variables_initializer()
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(y_ - y))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.03).minimize(loss)

    with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print('Init.')
    print('ross' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
    print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))

    # Learning
    for step in range(100):
    sess.run(train_step, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})
    if (step+1) % 20 == 0:
    print('\nStep: %s' % (step+1))
    print('ross' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
    print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))

    # Save
    out_dir = "./tf_model"
    if os.path.isdir(out_dir) is False:
    os.makedirs(out_dir)
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, out_dir+"/tensorflow_model")

    (参考: qiita.com/.../7624b81af498317a0865)
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  • お世話になっております。石川と申します。
    TensorFlowの学習済みモデルを使ったe-AIトランスレータでの変換について教えてください。
    (長くなるので2回に分けて投稿します)
    以下のプログラムを作成して実験しています。

    # coding:utf-8
    import tensorflow as tf
    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

    input_x = [[1.],[5.]]
    input_y = [[4.],[2.]]

    x = tf.placeholder_with_default(tf.random_normal([1, 1]), shape=[None, 1])
    y_ = tf.placeholder_with_default(tf.random_normal([1, 1]), shape=[None, 1])

    a = tf.Variable([1.], name="slope")
    b = tf.Variable([0.], name="y-intercept")
    y = tf.multiply(a, x) + b

    init = tf.global_variables_initializer()
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(y_ - y))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.03).minimize(loss)

    with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print('Init.')
    print('ross' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
    print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))

    # Learning
    for step in range(100):
    sess.run(train_step, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})
    if (step+1) % 20 == 0:
    print('\nStep: %s' % (step+1))
    print('ross' + str(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y})))
    print("slope: %f, y-intercept: %f" % (sess.run(a), sess.run(b)))

    # Save
    out_dir = "./tf_model"
    if os.path.isdir(out_dir) is False:
    os.makedirs(out_dir)
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, out_dir+"/tensorflow_model")

    (参考: qiita.com/.../7624b81af498317a0865)
Children
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