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Unityでのゲーム開発、プログラミング教育、AIに関して。たまにシンガポールのネタも。

AI / 機械学習

【AI/機械学習】TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part2

Machine Learning(機械学習)Deep Learning(深層学習)のフレームワークとして今ダントツ人気の Google が提供する TensorFlow。この GPU版のインストール方法を説明しています。

前回、GPU環境の構築方法を説明しました。

TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part1

今回は、その次のステップとして Python環境の構築方法と、TensorFlowと Keras のインストール方法を具体的に解説していきます。

TF_GPU_01
【2.Python環境構築とTensorFlowのインストール】

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【AI/機械学習】TensorFlow(GPU版)と Keras のインストール方法 Part1

Machine Learning(機械学習)Deep Learning(深層学習)のフレームワークとして Google の提供する TensorFlow が今はダントツ一番人気ですね。他のフレームワークより少し遅れてリリースされましたが、現在実質デファクトスタンダードです。

私も以前は Preferred NetworkChainer を使っていましたが、最近は TensorFlow ばかりです。やはり世界的に利用者が多いと、参考になる記事や資料もとても多くなるのが魅力ですね。
TF_GPU_01
そこで、今回はインストールがけっこう面倒な TensorFlow (GPU版)の解説を詳しく行います。(CPU版のインストールは簡単なので、ここでは対象にはしていません。)
私の感覚的には、当然モデルや他の処理など 場合にもよりますが、CPU版に比べて 5,6倍速いときや 7,8倍速いときなどあります。できれば使用したほうが良いです。CPU版で数日かかる処理を数時間で終わらせられるのはほんとうに魅力的です。

また、TensorFlow を利用する際は Keras(TensorFlow上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリ)を利用する人も多いでしょうから、ここでは Keras のインストールも説明します。

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【機械学習、Unity】ML-Agents の3DBall で機械学習を試す

Unity で機械学習(Machine Learning)が行える ML-Agents について、前回、前々回に 3DBall と言うサンプルをサンプルデータ(学習済みデータ)を用いて試してみました。
ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part1
ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part2

今回は、サンプルの学習済みデータを用いず、自分で学習を行わせてみます。(前回までの設定はされている前提です。)
ML-Agents_26
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【機械学習、Unity】ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part2

Unity で機械学習(Machine Learning)が行える ML-Agents について、前回 3DBall と言うサンプルを試すために ML-Agents の設定前準備を説明しました。
(URL:ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part1

今回はその設定法の続きと、実行結果を紹介します。
ML-Agents_11
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【機械学習、Unity】ML-Agents の3DBall を試す(サンプルデータ使用)Part1

Unity で機械学習(Machine Learning)が行える ML-Agents について、Unite 等でもセッションが何度も行われ、デモがそのたびに行われております。
私も ML-Agents のセッションの紹介記事は何度か書かせて頂きました。
(URL:Unite 2018 Tokyo:Unity for ディープ・ラーニング:ツールキット『ML-Agents』
(URL:Unity Session in GDC2018:Unity Machine Learning: ML Agents

これらのデモで必ずというように出てくる 3DBall と言うサンプルがあります。
ML-Agents_01

今回はこのデモを自分の Unity 上で試すやり方を紹介しようと思います。
(ですので、今回は自分でまず動いているところを見ると言うのを目的とします。実際の機械学習は行わず、サンプルの学習済みのデータを使います。3DBall の機械学習自体はまた次回に。
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