TensorFlow Developer Certificateに合格しました。受験体験記を共有したいと思います。 合格するためにやったこと DeepLearning.AI テンソルフロー開発者 プロフェッショナル認定 - Coursera ローレンスさんとアンドリューさんの講座をやりました。 無料で動画の視聴ができ、登録しても7日以内に解約すれば無料でテストが受けれます。 https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice 4コースx4Weekありますが、集中してやれば1日で終わります。日本語字幕で動画の自動再生をオンにするのがオススメです。 内容を完全に理解する必要はありません。とにかく、最後まで視聴することが大事です。 試験中はコードを書くことは一切ありません。ローレンスのコードをコピペするだけです。 TensorFlow Certificateの受験方法 受験者向けガイドブック 本人確認 TrueAbility で本人確認書類をアップロードします。健康保険証と顔写真だけでもいけました。 本人確認が終わると1万円で試験を購入できます。 PyCharmのインストール sudo snap install pycharm-community --classic TensorFlow Developer Certificateのプラグインもインストールします。 Code With Meプラグインは無効にします。(必要ならば) 環境構築は不要? Ubuntu 21.04にデフォルトで入ってたPython3.9で試験行いましたが、 ローカルマシンでコードを修正したり実行することはないので環境構築は必要ないです。 試験開始前に 以下のURLを予め開いておきましょう https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/main/C1/W1/assignment/C1_W1_Assignment_Solution.ipynb https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/7c1f14e1dba61a789a808eb8b18a3e573bb3c603/C1/W2/assignment/C1_W2_Assignment_Solution.ipynb https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/51c36523d292ecc144e85601e50a48f479e08725/C2/W4/ungraded_lab/C2_W4_Lab_1_multi_class_classifier.ipynb https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/61b9455ec1a80014ba3be1219f2c6a53bc82e7a3/C3/W3/ungraded_labs/C3_W3_Lab_5_sarcasm_with_bi_LSTM.ipynb https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/main/C4/W4/ungraded_labs/C4_W4_Lab_1_LSTM.ipynb https://colab.research.google.com/gist/GitHub30/3b855bcb6a61dd66dfb8ab070332a5ee/tensorflow-certificate-template.ipynb 試験中わからないことがあれば、落ち着いてググったりしましょう。不要なレイヤーがあれば削除しましょう。 Colaboratoryで試験する方法 Colabを開き、ランタイムをGPUに設定します。(必要ならば) starter.pyのコードをすべて選択しコピーしColabのセルに貼り付けます。 Colabでコードを修正し、実行してモデルを.h5で保存ダウンロードします。 ダウンロードした.h5ファイルを該当のCategoryフォルダ内(e.g. Category1)に移動します。 Submit and Test modelをクリックします。1分たってもうまくいかないときはもう一度クリックします。 問題は全部で5問各5点(25点満点)あります。私は、24点でした。 YouTubeで13点で不合格の方がいらっしゃいましたが合格基準は不明です。 Colab ProならK80(無料版)よりも5倍速いP100が使えます。また、Colabを複数タブ開いて並列実行できます。 1000円課金するだけでtry-and-error沢山できてオススメです。 感想 ラスボスと裏ボスがいるので、落ち着いてGitHubからコピペ(Ctrl+C,Ctrl+V)をしましょう。BackSpaceキーを押すことはあるかもしれませんが、それ以外のキーは使用しませんでした。制限時間5時間ですが、1時間ほどでやめました。adam optimizerはいいぞ 参考 TensorFlow User Group Meetup #11 - Road to TF Developer Certificate [Tensorflow2] tf.data.Datasetを使って時系列TimeSeriesデータを学習データに加工する

WindowsでPython環境を構築していたときのこと。 以前構築できていた環境を再現するだけなので問題ないと思っていた、インストールできるはずのライブラリのバージョンが見つからないとエラーがでた。 ＃例 $ pip install tensorflow==1.14.0 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement のような形。 調べた結果単純な間違いがあったため備忘録として以下に実施したことを記す。 実施したこと pipのアップグレード $ pip install -U pip なにはともあれアップグレードはやってみるべし思ったので実施したが変わらずライブラリは... ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement と言われてしまう。 さらに調べた結果どうやらインストールしているPythonが怪しいらしい。 というのも確認してみたところインストールしているPythonが32bit版のものをインストールしていた。 ただしくは64bit版をインストールしなければいけないらしい。 これはPython.orgでのダウンロードファイル一覧だが、「Windows x86-64 ~~~」を利用しなければいけないところを誤って「Windows x86 ~~~」を利用してPythonをインストールしていたようだ。 pipのアップグレードで解決しない場合は利用しているPythonを一度確認してみると良いかもしれないい。