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【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook）Python画像処理DeepLearningKagglePyTorch はじめに まぁタイトルの通りなのですが、Kaggle notebook上で行う最速のData LoadingとData Augmentationを考えてみたので紹介します。より速い方法を知っている方は教えてください！ 今回の題材は以下のように設定します。 データ こちらのコンペのデータを使います。10.2k枚のjpg形式の犬の画像です。 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/data 実行環境 GPUをenableにしたKaggle notebookで行います。 2 CPU cores 13 GB RAM Tesla P100 条件
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite） - Qiita
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite）機械学習DeepLearningPyTorchONNXTensorRT はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね！ TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6
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