IntroductionToTensorFlow2_0.pdf

Transcript

1. TensorFlow 2.0 超⼊⾨
   板垣 正敏 ＠Python機械学習勉強会in新潟・TFUG Niigata 合同勉強会
   2019/11/2
   

   View Slide

2. ディープラーニングの仕組み
   

   View Slide

3. Perceptron
   "
   #
   "
   #
   
   
   = ("
   "
   + #
   #
   + )
   ,
   ︓重み（Weights）
   ︓バイアス
   ( )︓活性化関数
   

   View Slide

4. Forward/Back Propagation
   Input
   Prediction Grand Truth
   Loss
   Function
   Loss
   W
   W
   W
   W
   Optimizer
   

   View Slide

5. TensorFlow と Keras その歴史
   

   View Slide

6. History of
   Deep Learning Frameworks
   2019
   2018
   2017
   2016
   2015
   2002 2007
   Torch
   Theano
   Keras
   Chainer
   TensorFlow
   Caffe
   2014
   PyTorch
   Caffe2
   

   View Slide

7. Keras と TensorFlow の関係
   Keras
   Theano
   Tensor
   Flow
   CNTK
   

   View Slide

8. TensorFlow 1.0 のプログラミング
   

   View Slide

9. Define and Run
   https://cv-tricks.com/artificial-intelligence/deep-learning/deep-learning-frameworks/tensorflow-tutorial/
   import tensorflow as tf
   import numpy as np
   # Create Sample Data
   trainX = np.linspace(-1, 1, 101)
   trainY = 3 * trainX + np.random.randn(*trainX.shape) * 0.33
   # Place Holder
   X = tf.placeholder("float")
   Y = tf.placeholder("float")
   # Build a model
   w = tf.Variable(0.0, name="weights")
   y_model = tf.multiply(X, w)
   cost = (tf.pow(Y-y_model, 2))
   train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)
   # Train a model
   init= tf.global_variables_initializer()
   with tf.Session() as sess:
   sess.run(init)
   for i in range(100):
   for (x, y) in zip(trainX, trainY):
   sess.run(train_op, feed_dict={X: x, Y: y})
   print(sess.run(w))
   

   View Slide

10. TensorFlow 2.0 の特徴
    

    View Slide

11. 5 Important Changes Coming with
    TensorFlow 2.0
    (1) Eager Execution by Default
    (2) Keras as the high-level API
    (3) API Cleanup
    (4) TF datasets
    (5) You can still run TensorFlow 1.x code with 2.0 release
    https://levelup.gitconnected.com/5-important-changes-coming-with-tensorflow-2-0-e6bb172c5fdf
    

    View Slide

12. TensorFlow 2.0 ハンズオン
    

    View Slide

13. Colab で TensorFlow 2.0をつかう
    ％tensorflow_version 2.x
    というマジックコマンドを使⽤
    ただし、まもなく逆に 1.x が
    必要に
    

    View Slide

14. 初歩の初歩 MNIST with DNN
    š ディープラーニングの “Hello World!”
    š TensorFlowでのモデル構築標準APIとなっているKerasを使⽤
    š 元のページ
    š https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner
    š Google Colaboratory で開くには
    š https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/ja
    /tutorials/quickstart/beginner.ipynb
    

    View Slide

15. いきなりエキスパート
    š MINSTをTensorFlow 2.0でエキスパート⾵にやるとどうなるか︖
    š td.data を使って訓練⽤データをハンドリング
    š モデルはtf.keras.Modelをサブクラス化
    š 訓練ループは⾃分で書く
    š 元のページ
    š https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced
    š Google Colaboratoryで開くには
    š https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/ja
    /tutorials/quickstart/advanced.ipynb
    

    View Slide

16. もう少し詳しく・・・
    š カスタマイズの基礎︓テンソルと演算
    š 元のページ
    š https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/basics
    š Google Colaboratoryで開く
    š https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/ja
    /tutorials/customization/basics.ipynb
    

    View Slide

17. もっと知りたい⽅は
    š Deep Learning初⼼者の⽅は
    š Kerasを使ったチュートリアルを
    š https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/
    š TensorFlow 2.0についてもっと知りたい⽅は
    š TensorFlow Guideの中の2.0についての解説（英語）
    š https://www.tensorflow.org/guide/effective_tf2
    š TensorFlow Tutorials/Customizationの他のノートブックを
    š https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/
    

    View Slide

18. おわりに
    

    View Slide

19. いろいろと募集中です
    š Python機械学習勉強会in新潟 ・TensorFlow Users Group Niigataで
    š 発表してくださる⽅
    š 運営を⼿伝ってくださる⽅
    š TensorFlow Users Group のドキュメント翻訳プロジェクトで
    š ノートブックなどの翻訳をしてくださる⽅
    š 翻訳のレビューをしてくださる⽅
    

    View Slide