
NVIDIA DIGITS 6のPretrained ModelでGANを試してみた(後編)
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
機械学習(特に、ディープラーニング(深層学習))、データサイエンスに関する情報を紹介
BVLCの「Caffe」をNVIDIAがフォークした「NVcaffe (パッケージ名:caffe-nv)」のWebインターフェイスであるNVIDIAの「DIGITS」に関する記事の一覧です。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeからダウンロードしたceleb-a-gan, celeb-a-gan-encoderを使用して、GAN (Generative Adversarial Network)を試してみました。
NVIDIA DIGITS 6のModel Storeを試してみました。Model Storeのターゲット・リンクを変更することで、U-Net, celeb-a-gan, celeb-a-gan-encoderモデルをダウンロードすることができました。
Fashion-MNISTというデータセットが公開されていましたので、NVIDIA DockerとNVIDIA DIGITS 6の組み合わせで試してみました。
Docker HubでNVIDIA DIGITS 6 RCのDockerイメージが公開されていましたので、NVIDIA Docker上で新バックエンドTensorFlowと新機能GANの組み合わせを試してみました。
GitHub版に続き、Docker版のNVIDIA DIGITS 5.0がDocker Hubでリリースされましたので、nvidia-dockerで試してみました。
前回の記事「NVIDIA DIGITSでファインチューニングしてみた」で作成したalexnet_finetune.prototxtを例に、NVIDIA DIGITS用のプロトテキストについて説明します。
ILSVRC2012データセットでトレーニング済みのAlexNetモデルを、NVIDIA DIGITS上でファインチューニングして、Caltech-256データセット用のAlexNetモデルを作成してみました。
GitHub版のNVIDIA DIGITS 5.0が、正式リリースとなりました。今回は、Model Storeを試してみました。
GitHubからクローンした最新のNVIDIA DIGITS(v5.1-dev)でセグメンテーション(segmentation)モデルを作成してみました。