Tensorflow

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機械学習

Windows11 WSL2 Ubuntu-20.04 LTSでTensorflow/PyTorchのGPU機械学習環境(Anaconda使用)

NVIDIA GPU搭載PCで機械学習環境を構築できずに悩んでいる方は必見です。 Windows11のWSL2上にTensorflow/PyTorchのGPU機械学習環境を構築する方法を紹介します。 WSL2でUSBカメラ入力する方法も紹介します。
機械学習

OpenPoseで骨格推定 Tensorflow 2.x版(M1 Mac/Intel Mac/Windows11対応)

M1 Macに対応したMinicondaでOpenPoseによる骨格推定を行う方法を紹介します。 Tensorflow 2.xを使用しています。 画像、動画、カメラ入力に対応し、推定した骨格と重ね合わせて表示できます。
機械学習

OpenPoseで骨格推定【Mac】 Anaconda/OpenCV/TensorFlow

Anaconda環境で無料で使える骨格推定OpenPoseを実行できる環境の構築を行い、画像、動画、カメラ入力それぞれに対しOpenPoseの動作確認をしましたので、内容を紹介します。 骨格推定は見ていてとても楽しいので、これを応用してさまざまなプログラミングや工作等に応用して頂けたらと思います。
機械学習

Jetson-Nanoの使い方 JetPack4.3でTensorflowとDeepStream

Jetson-Nanoの立ち上げからTensorFlow実行やDeepStreamのサンプル実行を試す方法を紹介します。 動画のAI処理は見ていてとても楽しく、この記事が機械学習をはじめるきっかけになれば幸いです。
機械学習

NVIDIA GPU搭載MacBook ProにUbuntu 18.04を入れてCUDA/cuDNN/Tensorflow機械学習環境を構築

GPUを使用した機械学習環境をMacBook Proで立ち上げるまでにかなり苦労したので、内容を備忘録として残します。 最近のMacBookには載っていないのですが、2012〜2013年あたりのMacBookにはNVIDIA GPUが載っているマシンがあり、これを利用した機械学習環境を構築しました。 OSはUbuntu 18.04をmacOSとデュアルブートにして、起動時に切り替えて立ち上げられるようにしました。
Docker

Docker for WindowsでLinux作業環境とWebサーバ環境を構築する

Docker for Windowsを利用して作業用Linux環境(Debian)とローカルマシン上で動作する2種類(NginxベースとNode.jsベース)のWebサーバ環境を構築して動作確認を行いましたので紹介します。
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