ここ何年か数ヶ月おきに「なんか流行ってるし機械学習やらねば」と思って手をつけるけどすぐに頓挫するというのを繰り返すうち，続かない原因のひとつが実行時間だと気づきました．自分以外にも実際に動くものを触りながらじゃないと勉強のモチベーションを保てない人は実行時間で苦戦しているかと思います． GPU使うと10倍くらい高速化するらしいので使いたいなと思っていたところで，TensorFlowがWindowsに対応していたので，ひとまず普段使っているWindowsノートで実行してみました． TensorFlow 0.12 が Windows をサポート CPU/GPU/AWSでのTensorflow実行速度比較 準備 環境． Windows 10(64bit) Python 3.5 (今回は本家のやつを使いました．Anaconda等のお好きな物を) NVIDIAのGPU CUDA + cuDNN 使え
TensorFlowのチュートリアルをやってみる（1） 概要 TensorFlowがだいぶ落ち着いてきてる感（Python3系に対応したり、GeForceとかの推奨に入ってないGPUでの情報もそこそこ出てきていたり）があるので、公式サイトのチュートリアルをちょこちょこ寄り道しながらやってみる。 本ページはやりながら調べたこととかをメモしたもの。書いている人はNN初心者の文系プログラマなので、記述には怪しいところがあると思われる。注意されたし。 Python3.4, TensofFlow0.7, OSはUbuntu系を利用。今回はMNIST For ML Beginnersのところをこなす。 @CretedDate 2016/03/19 @Versions python3.4.0 tensorflow0.7.0, numpy1.10.1 インストール Tensorflowはpipからインスト
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