はじめに 普段はRubyを書いていて、これからPythonを書くという人向けの入門記事です。 Rubyのやり方でPythonで書くのではなく、自然にPythonを書いていると思えるようになることがこの記事のゴールです。 そのためこの記事では基本的な処理の実装をRubyとPythonで比較し、お互いの特徴を見ながらPythonでの考え方や書き方を明らかにしていきます。 Pythonは3.6以降を前提としています。 それではさっそく見ていきましょう。 基本要素 まずは数値や文字列など代表的な組み込み型の比較です。 n = nil # NilClass b = true || false # TrueClass, FalseClass i = 100 # Integer f = 1.5 # Float a = [1, 2, 3] # Array s = 'hello' " world" # St
概要 Pytorchのチュートリアル「TRAINING A CLASSIFIER」(日本語名:クラス分類の学習方法)の最初の章、「CIFAR10の読み込みと正規化」のみ解説していきます。 Pytorchのチュートリアル↓ このチュートリアルは「Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz」の最終章であり、これを理解できればPyTorchを理解したと言っても過言ではないわけです(いや、過言ですね)。 ネットワークの定義や実行などは細かく解説されているサイトが多いですが前処理の部分をソースコードまで読んで細かく解説している人がいなかったので備忘録も兼ねて書いていきます。 C言語しか勉強してないので変に細かいところまで書いていますがご了承ください。 モジュールの読み込み まずは必要なモジュールを読み込む。 import torch import to
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル(英語版 version 1.8.0)」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 (本サイトのライセンスはこちらとなります) [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次(table of contents) 日本語解説へ [1] テンソル(T
前回(2018/2/28)の最後で次はConditional VAEだと言っていたけど思いっきり無視して (^^;) 今回はGenerative Adversarial Networks (GAN) やろう。いくつかのデータセットで実験しようと思っているけど今回は最初ということでMNISTから。 今回の実装は正確に言うとGeneratorとDiscriminatorに畳み込みニューラルネットを使っているので DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) と呼ばれるGANにあたる。論文の設定とは微妙に違うところあるけど。 180303-gan-mnist.ipynb - Google ドライブ まずはいつものimportから。 import os import pickle import numpy as np impor
初めに PytorchでCNNを構築し,MNISTデータセットを学習した。 学習したモデルを読み込んで使うプログラムを組んだ。(意外と記事少なかった) モデルの作成は以前記事にしたのでよかったら是非。( こちら 参照) <対象> - 機械学習初心者(細かい内容についての解説はしません) - PyTorch触り始めた方 - アバウトな解説でも耐えられる方 <非対象> - Pytorch詳しい方 - 精度向上したい方 [環境] Python 3.6.9 torch 1.6.0 numpy 1.16.4 Pillow 6.2.0 モデルの保存 PATH = "./my_mnist_model.pt" torch.save(net.state_dict(), PATH) 学習済みモデルを保存する。 torch.save()の引数をnet.state_dict()とすることによりネットワーク構造や各
やりたいこと 機械学習用の学習/検証データのサンプルを集めている。 MNISTをダウンロードして、中身がどうなっているか調べたい。 そのためにpythonでubyteからpngを作成する処理を実装したい。 前提 pythonでのnumpyやPILの基礎知識があること それらの実行環境を構築済みであること MNISTとは? 0から9までの「手書き数字」の画像データ。 「手書きの数字をAIで識別して分類する」などの機械学習に使う。 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ から無料でダウンロードできる。 ファイル構成 train-images-idx3-ubyte.gz : 学習用の画像データ train-labels-idx1-ubyte.gz : 学習用のラベルデータ t10k-images-idx3-ubyte.gz : 検証用の画像データ t10k-label
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
MacOSの通知バッヂを省略する macOSの新バージョンの実験台にされるのはいやなので少し前のバージョンを使ってます。 しかし、通知アイコンがずっとアップデートを通知してくるので消したいです。 defaults write com.apple.systempreferences AttentionPrefBundleIDs 0 && killall Dock これで、preference の dock から red badge を消すことが出来る もとに戻せるのか? 戻せます defaults write com.apple.systempreferences AttentionPrefBundleIDs 1 && killall Dock コマンドを実行するだけでいいのは便利よね。 参考資料 https://apple.stackexchange.com/questions/34427
新型コロナウイルスの感染症法上の位置付けを「5類」に引き下げるのに伴い、政府がマスク着用を個人の判断に委ねる方針を示したことに対し、千葉県の熊谷俊人知事は27日、「『原則不要』のような形をしっかり打ち出さなければ、社会として(正常化への)移行は難しい」と注文をつけた。 熊谷知事は医療機関や高齢者施設など一部の重症…
WEB開発において、複数人がサーバーにSSHでリモート接続した状態で作業をすることは、よくあるケースです。 開発サーバーのリソースを皆で利用しているため、過度な負荷をかけてしまうと、レスポンスが悪くなり、他のメンバーにも迷惑をかけてしまう恐れがあります。 特に、VSCodeを使用している人は、「ファイル監視」機能が入り、しらず知らずの内にサーバーに負荷をかけ、結果的にハングアップ!といったケースが実際にありました(ほろ苦いおもひで) (当時の自分。サーバーに高負荷がかかったことが話題になっている最中)「俺の訳がない(キリッ 。だってエディタ(VSCode)を使ってただけだもん」→ 完全にこいつが原因 ということで、メンバーの方からサーバー環境に負荷をかけないよう、指南を作ってもらった経緯があるので、ここでも共有したいと思います。 それに伴い、サーバーのリソース食い散らかすマンを避ける方法を
政府の分科会の尾身茂会長は、27日夜に行われた記者会見で、新型コロナの感染症法上の位置づけを5月に「5類」に移行する政府の方針について分科会では全員が賛成したとしたうえで「かなり多くの出席者から、新型コロナウイルスは変化し続けていて、慎重さが必要だという意見が出た」と述べました。 「医療ひっ迫の場合は、対応を見直すことは当然必要に」 その上で尾身会長は「病原性が大きく強まる変異が起きたり、同じオミクロン株であってもどんなに頑張っても医療ひっ迫が起きてしまう事態が起きてしまったりした場合は、対応を見直すことは当然必要になると思う。危機管理の対応として最悪の場合に即応できる体制を取っておくことが重要だ」と指摘しました。 そして、今後の感染対策について「いままでは国や自治体からの一律の要請に応える形だったが、これからは個人や集団がリスクに応じて主体的に選択することになるということについても満場一
#2 自殺直前の母がつぶやいた忘れられない一言。「大人は誰も信じられない」連日の喧嘩で上京、AVプロダクション設立、嘘だらけの芸能界デビュー、嶋大輔との伝説の喧嘩を高知東生が語る #3 愛人とラブホテルで覚せい剤・大麻所持で逮捕。。すべてを失った高知東生が、依存症回復途中の今いちばん人生で楽に生きられる理由 波乱万丈の人生を綴った初小説『土竜』 ――本日はよろしくお願いします。 ちょっと待って、これドッキリじゃないよね? ――ドッキリではないです。 だって俺が集英社に呼ばれてインタビューなんて信じられないよ。 ――最近はどんなふうに過ごされているんですか。 正直自分でも何をどうしたくてこうなっているのか、わからないんだけど、今は依存症の理解を深めてもらうための啓発活動を軸にして、講演をしたり、いろんな人と語り合ったり、もちろん勉強もしたりね。最近は小説も書いてる。 ――文芸誌「小説宝石」に
Forwarding X11 from a Remote Computer to the Mac One of the most useful features of X11 is the ability for the X server (XDarwin on your Mac in this case) to respond not only to local X clients, but also remote X clients. What this means in practice is that there is little difference between running an X11 program on your Mac (with its windows appearing on your Mac's screen) and running an X11 pro
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