以上、クラウドのGPUを使ってディープラーニングを行う環境構築についてまとめました。
未だ気軽に購入するには高価なGPUですが、クラウドなら利用した時間分の課金で済みます。
AzureのNV6ならば¥162.18/時間です（東日本リージョン）。
ちょっと試してみるには経済的に済みますのでおすすめです。
ただし、使い終わったVMを停止するのを忘れないようにしましょう。
うっかり付けっ放しで放置したら、１日につき4000円弱が飛んでいきます。
2017年6月8日 更新
Azure + Tensorflow + Kerasで画像認識
クラウドでGPUを使ったディープラーニングを実行するための環境構築法をまとめました。
関連する記事 こんな記事も人気です♪
Deep learningで画像認識⑤〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.1〜
Kerasと呼ばれるDeep Learingのライブラリを使って、簡単に畳み込みニューラルネットワークを実装してみます。
木田智士 |
22,491 view
Azure で tensorflow-gpu ~tensorflow-gpu 導入編~
井上 大輝 |
3,647 view
Azure で tensorflow-gpu ~仮想マシン作成編~
井上 大輝 |
5,585 view
Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜
U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。
木田智士 |
18,169 view
Deep learningで画像認識⑨〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.5〜
U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。
木田智士 |
56,387 view
この記事のキーワード キーワードから記事を探す
この記事のキュレーター
山田涼太
週間ランキング
ナレッジの人気記事
1
2
3
4
5
シリーズ３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～①輝度の統計量 ～
エルピクセル編集部 |
97,622 view
画像解析入門⑦ Image Jによる画像処理
エルピクセル編集部 |
101,733 view
シリーズ３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-1～
エルピクセル編集部 |
106,196 view
画像処理におけるフーリエ変換④〜pythonによるフィルタ設計〜
エルピクセル編集部 |
225,659 view
Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)
Mochizuki |
94,554 view
おすすめの記事
今注目の記事
細胞種を機械学習で判別する！
Mochizuki |
40,363 view
ちなみに同様にMac book Proでプログラムを実行したところ1時間ほどかかりました。
約30分の1と、圧倒的ですね。