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AWS AWS Open Source Blog Announcing the General Availability of Bottlerocket, an open source Linux distribution built to run containers https://aws.amazon.com/blogs/opensource/announcing-the-general-availability-of-bottlerocket-an-open-source-linux-distribution-purpose-built-to-run-containers/ Announcing the General Availability of Bottlerocket an open source Linux distribution built to run containersAs our customers increasingly adopt containers to run their workloads we saw a need for a Linux distribution designed from the ground up to run containers with a focus on security operations and manageability at scale Customers needed an operating system that would give them the ability to manage thousands of hosts running containers with … 2020-08-31 17:45:36
AWS AWS SundaySky: Create Personalized Videos in Real Time on GPU-based Spot Instances for Video Rendering https://www.youtube.com/watch?v=6CgqEzyWpeA SundaySky Create Personalized Videos in Real Time on GPU based Spot Instances for Video RenderingLearn how SundaySky creates personalized videos in real time using GPU based spot instances for video creation while maintaining both high availability and cost efficiency SundaySky presents its secret sauce of scaling in and out managing spot interruptions and maintaining its high SLA by leveraging Amazon CloudWatch Events AWS Step Functions and AWS Lambda services SundaySky also shows us its micro services architecture based on Amazon API Gateway and AWS Lambda used by both internal and external users and services Subscribe More AWS videos More AWS events videos AWS 2020-08-31 17:03:40
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita TensorFlowのチュートリアルをコメント付けながら実行してみた(はじめてのニューラルネットワーク:分類問題の初歩) https://qiita.com/penpenta/items/dc7ef234ccce325c53ab TensorFlowのチュートリアルをコメント付けながら実行してみたはじめてのニューラルネットワーク分類問題の初歩参考URL目標以下のことを行う画像を分類するニューラルネットワークを構築するニューラルネットワークを訓練するモデルの性能を評価する準備パッケージの用意TensorFlowとtfkerasのインポートimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasヘルパーライブラリのインポートimportnumpyasnpimportmatplotlibpyplotasplttensorflowのver確認printtfversionデータセットを用意今回はFashionMNISTを使用するカテゴリーの白黒画像枚が含まれいるそれぞれは下図のような枚に付き種類の衣料品が写っている低解像度×ピクセルの画像FigureFashionMNISTsamplesbyZalandoMITLicense 画像は×のNumPy配列から構成されているそれぞれのピクセルの値はからの間の整数ラベルlabelは、からまでの整数の配列それぞれの数字が下表のように、衣料品のクラスclassに対応LabelClassTshirttopTrouserPulloverDressCoatSandalShirtSneakerBagAnklebootfashionmnistkerasdatasetsfashionmnisttrainimagestrainlabelstestimagestestlabelsfashionmnistloaddata画像はそれぞれ単一のラベルに分類されるデータセットには上記のクラス名が含まれていないため、後で画像を出力するときのためにクラス名を保存しておくclassnamesTshirttopTrouserPulloverDressCoatSandalShirtSneakerBagAnklebootデータの観察printtrainimagesshapeprinttestimagesshapepltfigurepltimshowtrainimagescmappltcmbinarypltcolorbarpltgridFalsepltshowデータの前処理画像データの値をからまでの範囲にスケールtrainimagestrainimagestestimagestestimagesデータの確認pltfigurefigsizeforiinrangepltsubplotipltxtickspltytickspltgridFalsepltimshowtrainimagesicmappltcmbinarypltxlabelclassnamestrainlabelsipltshowモデルの構築・学習モデルの構築️の次元データを次元に平滑へいかつ化gttfkeraslayersFlattengtinputshapeで入力されるデータの形を指定している隠れ層の定義gttfkeraslayersDensegtはユニットの数ニューロンの数gtactivationreluは活性化関数ReLUを指定しているgt他の活性化関数全結合層の定義gt最終的に個クラスに分類するのでを指定するgtsoftmaxを活性化関数として使用しているので個のノードはgt今見ている画像が個のクラスのひとつひとつに属する確率を出力するmodelkerasSequentialkeraslayersFlatteninputshapekeraslayersDenseactivationrelukeraslayersDenseactivationsoftmaxモデルのコンパイル学習のためのモデルを定義しているoptimizer最適化アルゴリズム今回はAdamを指定その他の最適化アルゴリズムloss損失関数今回は交差エントロピーを指定metrics学習及びテスト中に定量化される項目今回はaccuracy正確性を指定modelcompileoptimizeradamlosssparsecategoricalcrossentropymetricsaccuracyモデルの訓練modelfittrainimagestrainlabelsepochsEpochsmssteplossaccuracyEpochsmssteplossaccuracyEpochsmssteplossaccuracyEpochsmssteplossaccuracyEpochsmssteplossaccuracylttensorflowpythonkerascallbacksHistoryatxffbfgt評価モデルを評価テストデータを使用してモデルを評価するtestlosstestaccmodelevaluatetestimagestestlabelsverboseprintnTestaccuracytestaccslossaccuracyTestaccuracy予測テストデータを学習したモデルで予測するpredictionsmodelpredicttestimages最初の画像の分類結果確率として出力されているpredictionsarrayeeeeeeeeeedtypefloatnpargmaxで配列の中から最大の値画像の分類されたラベルの番号を取得printfpredictedlabelnpargmaxpredictions正解データを確認printftruelabeltestlabelspredictedlabeltruelabeldefplotimageipredictionsarraytruelabelimg画像を予測確率と共に表示predictionsarraytruelabelimgpredictionsarrayitruelabeliimgipltgridFalsepltxtickspltytickspltimshowimgcmappltcmbinarypredictedlabelnpargmaxpredictionsarrayifpredictedlabeltruelabelcolorblueelsecolorredpltxlabelfformatclassnamespredictedlabelnpmaxpredictionsarrayclassnamestruelabelcolorcolordefplotvaluearrayipredictionsarraytruelabel予測結果の棒グラフを作成predictionsarraytruelabelpredictionsarrayitruelabelipltgridFalsepltxtickspltyticksthisplotpltbarrangepredictionsarraycolorpltylimpredictedlabelnpargmaxpredictionsarraythisplotpredictedlabelsetcolorredthisplottruelabelsetcolorblueテストデータの最初の画像で表示ipltfigurefigsizepltsubplotplotimageipredictionstestlabelstestimagespltsubplotplotvaluearrayipredictionstestlabelspltshowテストデータの番目の画像で表示ipltfigurefigsizepltsubplotplotimageipredictionstestlabelstestimagespltsubplotplotvaluearrayipredictionstestlabelspltshowテストデータの枚で描画を行うnumrowsnumcolsnumimagesnumrowsnumcolspltfigurefigsizenumcolsnumrowsforiinrangenumimagespltsubplotnumrowsnumcolsiplotimageipredictionstestlabelstestimagespltsubplotnumrowsnumcolsiplotvaluearrayipredictionstestlabelspltshowテストデータから画像を枚取り出して予測を行うimgtestimagesprintimgshapetfkerasモデルは、サンプルの中のバッチbatchあるいは「集まり」について予測を行うように作られている。 2020-09-01 02:33:55
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