書籍概要

TensorFlow活用ガイド
[機械学習アプリケーション開発入門]

著者
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更新日

概要

TensorFlowとは,Googleが開発している深層学習フレームワークです。本書は,まずTensorFlowとはどういったものなのか概要を解説し,基本的な特長を押さえます。続いて,画像処理,自然言語処理,音楽生成などの問題を設定し,TensorFlowでどのようにその問題を解くかを解説します。最後に学習済みモデルをAndroidアプリから動かします。効率良くサービスに深層学習を取り入れたいと考えるエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。

こんな方におすすめ

  • TensorFlowユーザ
  • 深層学習サービスを開発したいエンジニア

目次

第1章 TensorFlowの概要(下田倫大)

  • 1.1 TensorFlowとは
  • 1.2 TensorFlowの歴史
  • 1.3 TensorFlowの特徴
  • 1.4 TensorFlowのコミュニティ
  • 1.5 TensorFlowの事例紹介

第2章 TensorFlowの基礎(下田倫大)

  • 2.1 TensorFlowのインストール
  • 2.2 TensorFlowの基本的な使い方
  • 2.3 高レベルAPIを使ってより簡単にTensorFlowを使う
  • 2.4 TensorBoardを使った可視化

第3章 画像処理(杉 義宏)

  • 3.1 機械学習による画像処理とは何か
  • 3.2 画像データセットについて
  • 3.3 画像処理のモデルを動かしてみよう
  • 3.4 画像分類器を作ってみよう
  • 3.5 DCGANで画像生成

第4章 自然言語処理(太田満久)

  • 4.1 自然言語処理について
  • 4.2 データの準備と前処理
  • 4.3 文書を分類してみよう
  • 4.4 生成モデルで遊ぼう

第5章 音楽生成(久保隆宏)

  • 5.1 機械学習による音楽の生成に挑戦しよう
  • 5.2 音楽生成のしくみと機械学習の適用
  • 5.3 音符から音楽を学び生成する
  • 5.4 音声から音楽を学び生成する
  • 5.5 Magentaを利用し音楽を生成する

第6章 Androidとの連携(有山圭二)

  • 6.1 TensorFlow for Androidでジェスチャ検知
  • 6.2 モデルの作成
  • 6.3 アプリで学習済みモデルを利用する

サポート

ダウンロード

サンプルファイルのダウンロード

(2018年2月19日更新)

本書の「第3章 画像処理」,「第6章Androidとの連携」で掲載されているサンプルコードをダウンロードできます。圧縮ファイルをダウンロードしていただき,適宜解凍してご利用ください。

第3章のサンプルコードダウンロード
Chapter3-Sample.zip
第4章のサンプルコード(URL)
第4章のサンプルコード(URL)
第6章のサンプルコードダウンロード(約220MB)
GestureDetectionSample-gihyo-f20171208.zip

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに,ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

(2018年1月29日最終更新)

P.154のスクリプト

$ python scripts/models/train_model.py \
 --config attention_rnn \
 --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \
 --num_training_steps=20000
$ python scripts/models/generate_midi.py \
 --bundle_file=my_model \
 --num_outputs=10 \
 --num_steps=128 \
 --primer_melody="[60]"

次のページでサポートしています。
https://qiita.com/icoxfog417/items/f198f2e030d861d7bbf4


(以下2018年1月16日更新)

P.59 リスト3.7の6行目


train_images,train_labels=inputs.inputs(train)


train_images,train_labels=inputs.train_batch(train)

P.110

表4.8 エンコーダ・デコーダモデルの文章生成結果
表4.8 エンコーダ・デコーダモデルの文章生成結果(学習データに対する結果)

P.111

表4.9 文字ベースモデルの文章生成結果
表4.9 文字ベースモデルの文章生成結果(学習データに対する結果)

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