TensorFlow Dev Summit 2017 の公開されている動画をいくつかみてみた。
セッションの中で一番簡単だったのが、
Hands-on TensorBoard (TensorFlow Dev Summit 2017)
TensorBoardハンズオン
だった。
MNISTをベースに少しづつ可視化していくという流れになっていたので、
これからTensorBoardを使いたいという人にはおすすめだ。
なので、キーノート同様スライドの画面スナップをとってみた。
（最後のスライドでリンク紹介されている）PDFファイルが公開されているので、
じっくり見たい人は、こっちをみたほうがよいよおもいます。
スライドだけだと寂しいので、ボブ・ロス風のコメントをつけてみました。
--------
稟議を通す時、役員たちをだまくらかすには、超難しいNNを相手に伝えなくてはなりません。
そんなとき TensorBoard でちょろく、だましてやりましょう。
TensorFlowが動作する環境には次のような画面が出る既にツールが入っています。
例を上げましょう。
TensorFlowをやるかたは最初に読むドキュメント、MNISTを使います。
コードは、レイヤ定義、
その続き、
損失関数と最適化、
そしてセッション実行（トレーニング）コードです。簡単でしょう。
動かしてみましょう。
ほら、こんな具合。
でも、これでは役員たちはクビを縦に振りませんよね。
そう、もっときがきらぐいんぐいんするものでないと、彼らはお金を出そうとしません。
そこで TensorBoard による可視化をしてみましょう。
コードに次の行を加え、実行してみましょう。
ほらグラフの可視化ができました。簡単でしょう。
でも、これだとグラフ自体がよみにくいですね。
そこでノード名や名前スコープを使って、名前をつけてみましょう。
ほら、青行のように、
直していきます。
ここは
こんなかんじでいいでしょう。では試してみますね。
ほら、とっても見やすくなりました。簡単でしょう。
機械学習の最初のページに出てくるあたりを読んだ役員を騙すには、ウェイトとバイアスもばっちりみせてやればイチコロです。
では、次にサマリをだしてみましょう。
サマリには、スカラ、
イメージ、
オーディオ、
ヒストグラム、
テンソルは、まだできていないんです。
コードは、こう
こんなかんじで直して、実行します。
こんなかんじです。
クローズアップも、
イメージもｍ
損失率は..ざんねんですね、これはあとで直しましょう。
ほら、このように、ちょろいですね。簡単でしょう。
もうすこし、見栄えを良くして、がんばってる感をだしてみましょう。
もう、おわかりですね、
こうです、いいですね。
そして、こう。
はい、うごかしてみると、頑張ってる感を役員にみせることができました。
ほら、
そして、こんなに。
パラメータ検索で表示をかえることをやってみましょう。
こんなかんじです。
はい、おお、きれいになりました。
拡大すると、親父のスネ毛みたいなグラフも見れますよ。
そしてこんなかんじ。
最後に、役員の心をぐっと掴む一手間をお教えします。
かんたんでしょう。
ほら。
分類別に色を付けてみることだって。
t-SNEを使えば、動きも派手に
MNISTではないテキスト分類だって、こんな感じ。
TensorFlowは今後、どんどんひろがっていきます。
こんなのとか
こんなのも
皆さんの固有のTensorBoardにすることも
スライドのPDFやソースコードはこちらです。では、さようなら。
------
おしまい。
セッションの中で一番簡単だったのが、
Hands-on TensorBoard (TensorFlow Dev Summit 2017)
TensorBoardハンズオン
だった。
MNISTをベースに少しづつ可視化していくという流れになっていたので、
これからTensorBoardを使いたいという人にはおすすめだ。
なので、キーノート同様スライドの画面スナップをとってみた。
（最後のスライドでリンク紹介されている）PDFファイルが公開されているので、
じっくり見たい人は、こっちをみたほうがよいよおもいます。
スライドだけだと寂しいので、ボブ・ロス風のコメントをつけてみました。
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稟議を通す時、役員たちをだまくらかすには、超難しいNNを相手に伝えなくてはなりません。
そんなとき TensorBoard でちょろく、だましてやりましょう。
TensorFlowが動作する環境には次のような画面が出る既にツールが入っています。
例を上げましょう。
TensorFlowをやるかたは最初に読むドキュメント、MNISTを使います。
コードは、レイヤ定義、
その続き、
損失関数と最適化、
そしてセッション実行（トレーニング）コードです。簡単でしょう。
動かしてみましょう。
ほら、こんな具合。
でも、これでは役員たちはクビを縦に振りませんよね。
そう、もっときがきらぐいんぐいんするものでないと、彼らはお金を出そうとしません。
そこで TensorBoard による可視化をしてみましょう。
コードに次の行を加え、実行してみましょう。
ほらグラフの可視化ができました。簡単でしょう。
でも、これだとグラフ自体がよみにくいですね。
そこでノード名や名前スコープを使って、名前をつけてみましょう。
ほら、青行のように、
直していきます。
ここは
こんなかんじでいいでしょう。では試してみますね。
ほら、とっても見やすくなりました。簡単でしょう。
機械学習の最初のページに出てくるあたりを読んだ役員を騙すには、ウェイトとバイアスもばっちりみせてやればイチコロです。
では、次にサマリをだしてみましょう。
サマリには、スカラ、
イメージ、
オーディオ、
ヒストグラム、
テンソルは、まだできていないんです。
コードは、こう
こんなかんじで直して、実行します。
こんなかんじです。
クローズアップも、
イメージもｍ
損失率は..ざんねんですね、これはあとで直しましょう。
ほら、このように、ちょろいですね。簡単でしょう。
もうすこし、見栄えを良くして、がんばってる感をだしてみましょう。
もう、おわかりですね、
こうです、いいですね。
そして、こう。
はい、うごかしてみると、頑張ってる感を役員にみせることができました。
ほら、
そして、こんなに。
パラメータ検索で表示をかえることをやってみましょう。
こんなかんじです。
はい、おお、きれいになりました。
拡大すると、親父のスネ毛みたいなグラフも見れますよ。
そしてこんなかんじ。
最後に、役員の心をぐっと掴む一手間をお教えします。
かんたんでしょう。
ほら。
分類別に色を付けてみることだって。
t-SNEを使えば、動きも派手に
MNISTではないテキスト分類だって、こんな感じ。
TensorFlowは今後、どんどんひろがっていきます。
こんなのとか
こんなのも
皆さんの固有のTensorBoardにすることも
スライドのPDFやソースコードはこちらです。では、さようなら。
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おしまい。
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