先日、初めてのKaggle Competitionに参加してきました。Deep Learning自体よりもKaggle独特の手続きやコードの書き方にコツがあり苦しんだので、共有します。
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Pythonでの一連のデータ処理の中で「はじめのこのプロセスは単一のGPUで、だけどその後のこの処理は複数のGPUを使って高速に済ませたい」ということがあります。
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通常処理の高速化と消費電力の低減を目的に自宅のDeep Learning用マシンのCPUをi7-930からXeon X5672にアップグレードしました。
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今回は深層学習(Deep Learning)のプラットフォーム/ライブラリの中でもスタンダードとなっているTensorFlowをブラウザで動かせる「TensorFlow.js」をGPUで処理する話です。
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歴史は繰り返すであるとか申しますが、週末ということもあり、今回もゆるい話題です。
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今回は実際にDeep Learningの学習を「Google Colab (GPU)」「Mac (CPU)」「今回作ったWin10デスクトップ (GPU)」でパフォーマンスの比較をします。