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def fix_seed(seed): # random random.seed(seed) # Numpy np.random.seed(seed) # Pytorch torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True # Tensorflow tf.random.set_seed(seed) SEED = 42 fix_seed(SEED) 本当にこれで大丈夫か？と気になるところだが、seedの固定はこれで大丈夫。 ただし、random_seedとRandomStateの違いやGPU周りで注意点があるので、少し説明する。 Pythonの組み込みモジュールのランダムシード random --- 擬似乱数を生成する — Python 3.8.3

機械学習のKubeflowというものに興味があってKubernetesの勉強を始めた。1週間くらい触ってみた感想をまとめてみる。 コメントや補足あれば遠慮せずどうぞ。Kubernetes歴〇年の先輩方お待ちしております。 1. 読み方がよくわからん Kubernetesで最初に躓くポイントはおそらく読み方だろう。 KubernetesそのものはGoogleの人が下記の通りTweetしているので統一されているはず。 @imdsm @gregde @francesc @jbeda @developerluke most people on the team say: koo-ber-net-ees, or just 'k8s' or k-eights — brendandburns (@brendandburns) April 7, 2015 問題はそのほかのKube◯◯◯ファミリーだ。ここは

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AWS Certified Machine Learning - Specialtyを受けてきた。830点くらいで合格できた。その攻略方法を後学のためにメモ書き。 AWSの機械学習エンジニアの認定試験 - Qiita 試験の流れ 制限時間は180分。出題数は65問だった。 試験のあとに10問程度のアンケートがある。 時間に関してはかなり余裕があるので心配無用。 試験を受けるために本人確認書類が必要である。運転免許証とクレジットカードでなんとかなった。運転免許証と保険証ではNGみたい。 出題されたサービス 超重要 SageMaker S3

AWSの認定資格に新しく機械学習向けのものが出来たそうなので、その概要メモ 概要 The AWS Certified Machine Learning - Specialty certification is intended for individuals who perform a Development or Data Science role. It validates a candidate's ability to design, implement, deploy, and maintain machine learning solutions for given business problems. 機械学習 – 試験準備コース 新しい認定資格「AWS Certified Machine Learning – Specialty」で認定機械学習開発者になる | Amazon