Post on 16-Jan-2017
TensorFlow on Web
2016 Sep.3
HTML5 Conference 2016 Lightning Talks
isaac otao
自己紹介大田尾 一作オオタオ イサク
isaac otao銀座松●屋 ワインとか
→㈱DTS 中堅 SIer
Selenium 2006~本家Wiki 日本語訳Contribute
Selenium2 2013翔泳社CodeZine記事執筆
2016 AI/機械学習 /DL
Agenda 1. TensorFlowを使う際の工夫
2. WebからTensorFlowを使う
TensorFlowモデル定義の際にパラメータの次元数を設定MNIST…入力画像の画素数28×28=784,数字 10種類x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
パラメータの次元数設定モデル毎に固定→ソースコードは個別
Numpyの多次元配列ndarray型=作成後に行・列の型変更不可
次元数=パラメータ数をパラメータ化
同一ソースコードで対応
データ Aパラメータ数:3
TensorFlow
train.pyデータ Bパラメータ数 :1
0
データ A学習結果
データ B学習結果
パラメータ数2つの場合
パラメータ数 11の場合
kagglewww.kaggle.com
kaggleデータサイエンティストのコミュニティ
常時コンペ開催企業スポンサードものも
データセットが入手可
Datasets
kaggle wine datasetアルコール度数や酸度など 11種類のセンサーデータ→赤 /白を判定
学習結果3000件→学習1000件→評価正解率 93.4%
JupyterNotebook
コード
実行ボタン
結果
JupyterNotebookWeb上でコード作成&実行ができるDocker版TensorFlowには同梱されている
UIとしてのWebではない(例: input)
CGIHTTPServerpythonの簡易Webサーバー
cgi-bin/配下の .pyをcgiとして実行できる
ファイル構成
cgi-bin/配下は実行権を付与( chmod 755)
index.html
学習実施
予測実施
train
学習結果を .ckptファイルに出力 (/tmp/配下 )
classification
.ckptファイルから学習結果を読み込み予測実施
まとめ&展望次元数をパラメータ化kaggleで dataset学習結果を .ckptファイルで引き継げる
JupyterNotebook便利
DjangoとかでWebAPI
ご静聴ありがとうございました
Thank you!