前回は、バッチサイズ1の入力のみを受け付けるCore MLモデルを生成し、実行できることを確認しました。 DNNの実行効率(1サンプル当たりの所要時間)は一般的にバッチサイズが大きいほど向上します。 そのため、DNNを効率よく実行するにはバッチサイズ2以上の…

iPad上でCore MLを用いてバッチサイズ1でモデルを動作させ、計算結果があっているかどうかの確認までを行います。 検証用データの生成 DNNではモデルがエラーなく動作したように見えても、入力データの与え方が間違っていたり、変換ツールのバグを引いたりし…

iPad上でdlshogiの評価関数であるDNNモデルを動作させるには、Appleが提供しているCore ML APIを使用します。 本記事では、モデルをAppleの開発環境へ取り込むための変換作業を解説します。 モデルの変換 dlshogiのモデルはPyTorch形式のため、これをCore ML…

WCSCでは、対局サーバと将棋AIが入ったパソコンの間を有線LAN (Ethernet)で接続する必要があります。iPadを有線LANに接続する手段を検証しました。 ※本記事は将棋AIの話題はなく、WCSC特有の課題への対応手段を説明します。 接続対象の環境 WCSCの有線LAN環…

技術書典12は2022年1月22日から30日まで開催される技術系同人誌の頒布イベントです。新型コロナウイルスの影響によりオンライン開催ですので、お祭り感のある通販のようなものとお考え下さい。 当サークル「ヤマブキ計算所」は技術書典12に出展します。新刊…

最近のiPhoneやiPadには、Neural Engineという機械学習専用のコアが搭載されています。 これを使ったら、モバイル端末でどの程度強いディープラーニングベースの将棋AIが作れるのか検証してみたくなりました。 というわけで、まだアイデア段階なのですが連載…

前回（PyTorch）で終わりのつもりだったのですがちょっとだけ続編です。 PyTorchと並び著名な深層学習フレームワークとして、Tensorflowがあります。私はPyTorchを使うことがほとんどですが、TensorflowでもDLCGを行うとどんな違いがあるか検証しました。 結…