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Aspgems tensor-flow example

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How play with tensor flow from zeo

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Aspgems tensor-flow example

  1. 1. diciembre 2010 Tensorflow End to end Example
  2. 2. Who am I CDO ASPgems Former President of Hispalinux (Spanish LUG) Author “La Pastilla Roja” first spanish book about Free Software.
  3. 3. Menu Que me he instalado. Que uso además de tensorflow Vamos a entrar en detalle con 3 ejemplos de clasificación. Mini introducción a tensorboard
  4. 4. Que me he instalado Dockers, Dockers. Por supuesto no he hecho una instalación de cero.
  5. 5. Que me he instalado Dockers, Dockers. Por supuesto no he hecho una instalación de cero. ¿no tenéis docker en vuestra ordenador? Estáis tardando.
  6. 6. Docker oficial de tensoflow He utilizado la versión oficial del docker del equipo de tensorflow Si hacéis un: docker search tensorflow/tensorflow veréis que hay unas cuantas.
  7. 7. Como encontrarlo ~/Desktop/proyectos/tensorflow ᐅ docker search tensorflow/tensorflow NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED tensorflow/tensorflow Official docker images for deep learning f... 37 xblaster/tensorflow-jupyter Dockerized Jupyter with tensorflow 18 . . . .
  8. 8. Como nos lo bajamos Nos instalamos la imagen: ~/Desktop/proyectos/tensorflow ᐅ docker pull tensorflow/tensorflow
  9. 9. Razones para usar el docker ¿Por qué me he instalado un docker con tensorflow en vez de una instalación desde cero? La principal razón es para ganar tiempo. Todo funciona bien desde el primer momento. Siempre hay un docker que hace lo que justo buscabas. La última y no menos importante es por que con la edad, cada vez más optimizo esfuerzos.
  10. 10. Como lo ejecutamos Start CPU only container $ docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v —name tensorflow /opt/ejemplos:/Notebooks/ ejemplos tensorflow/tensorflow Start /run_jupyter.sh inside the container. Go to your browser on http://localhost:8888/
  11. 11. Los ejemplos Hay bastantes ejemplos en internet de tensorflow. A mi me ha gustado especialmente este post de @jasonbaldridge. https://goo.gl/DZ1jLW https://bcomposes.wordpress.com/2015/11/26/ simple-end-to-end-tensorflow-examples/
  12. 12. Los Datos Tres juegos datos sintéticos Los programas en R que los han generados están disponibles
  13. 13. Datos Linear
  14. 14. Datos “lunares”
  15. 15. Datos “Saturno”
  16. 16. Formato de los datos Es un formato CSV sin cabeceras. 1,0.638465839375771,0.59044662666132 0,0.431591142988843,0.0470830726734468 0,0.207774186228136,0.0819718701225306 1,0.74160948940248,0.48471276227826 1,0.953514363329195,0.639625829881579 1,0.642944532413742,0.561453314573865
  17. 17. El código y los datos Están disponibles en el github de Jason: https://github.com/jasonbaldridge/try-tf
  18. 18. Formato de los datos Es un formato CSV sin cabeceras. 1,0.638465839375771,0.59044662666132 0,0.431591142988843,0.0470830726734468 0,0.207774186228136,0.0819718701225306 1,0.74160948940248,0.48471276227826 1,0.953514363329195,0.639625829881579 1,0.642944532413742,0.561453314573865
  19. 19. Primer ejemplo Van bien para este tipo de datos: perceptrons, regresiones logisticas, SVM. Vamos a utilizar una regresión de tipo softmax.
  20. 20. Primer ejemplo Como ejecutarlo: $ python softmax.py --train simdata/ linear_data_train.csv --test simdata/ linear_data_eval.csv --num_epochs 1 --verbose True
  21. 21. Primer ejemplo Intuitivamente: Wx + b = 0 w1*x + w2*y + b = 0 w2*y = -w1*x – b y = (-w1/w2)*x – b/w2 Es una linea: y = -0.8360504*x + 0.7031074
  22. 22. Primer ejemplo
  23. 23. Primer ejemplo python softmax.py --train simdata/ moon_data_train.csv --test simdata/ moon_data_eval.csv --num_epochs 2 Accuracy: 0.856 $ python softmax.py --train simdata/ saturn_data_train.csv --test simdata/ saturn_data_eval.csv --num_epochs 2 Accuracy: 0.45
  24. 24. Segundo ejemplo Si probamos con el código del primer ejemplo, los resultados no son nada buenos y tiene todo el sentido.
  25. 25. Segundo ejemplo python softmax.py --train simdata/ moon_data_train.csv --test simdata/ moon_data_eval.csv --num_epochs 2 Accuracy: 0.856 $ python softmax.py --train simdata/ saturn_data_train.csv --test simdata/ saturn_data_eval.csv --num_epochs 2 Accuracy: 0.45
  26. 26. Segundo ejemplo Ahora vamos a trabajar con un RNN. Veamos el código:
  27. 27. Tercer Ejemplo
  28. 28. Conclusiones Tensorflow es un framework muy potente Con la 0.8 se libera la versión distribuida Ejecutando estos ejemplos se ve la importancia de la inicialización de los valores iniciales. Tensorboard se convierte en una herramienta clave en el desarrollo con tensorflow
  29. 29. Preguntas* * (Esta charla tiene garantía de por vida. Si ahora no quieres preguntar puedes hacerlo en cualquier otro momento, eso si mientras que el autor siga vivo)
  30. 30. diciembre 2010 Thank you Juantomás García juantomas@aspgems.com @juantomas

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