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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

2. ディープラーニングの仕組み

3. Perceptron " # " # = (" " + #

   # + ) , ︓重み（Weights） ︓バイアス ( )︓活性化関数

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

   W W W Optimizer

5. TensorFlow と Keras その歴史

6. History of Deep Learning Frameworks 2019 2018 2017 2016 2015

   2002 2007 Torch Theano Keras Chainer TensorFlow Caffe 2014 PyTorch Caffe2

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

8. TensorFlow 1.0 のプログラミング

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))

10. TensorFlow 2.0 の特徴

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

12. TensorFlow 2.0 ハンズオン

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

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

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

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

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/

18. おわりに

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