その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ

Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層

[shunk031]

「著者実装の全然再現しないじゃん！！」「自分の実装、再現しないじゃん！！」よくある話ですね。そういう辛い話の解決を手助けする記事を書きました。他にも様々な方法があると思うのでぜひ教えて下さい。

[peacock0803sz]

どうしてpython3.xコマンドを使わないのだろうか... pyenvはマイクロバージョンはで固定したいときに使うイメージ。そうそう出番はないけど

[door-s-dev]

いろいろ書いてあるのを読んでやっぱdockerが楽そうだなって思った。本文にもあるけど

[tanishiking24]

助かる