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Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
ayaniimi213 2018/02/07
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Deep Learning最新論文の再現コードを試行(DeepMindのA3C) - Itsukaraの日記
前回の記事で書きましたように、DeepMind社の最新論文Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning、16 Jun 2016に書かれた手法A3C(Asynchronous Advantage Actor-critic)の再現コードをGithubで見つけたので、実際に走らせて試行中。 Pongの学習結果約27時間(36.5M steps)の学習を行った結果が下記です。横軸は学習量(steps、ゲーム画面のframe数に相当)で1M steps単位です。縦軸はゲームSOREです。 Github掲載グラフ(A3C-LSTM)では、下記のように、12h(18M steps)あたりで急激にゲームSOREが上がり、16h(24M steps)でほぼ最大になっています。 Github掲載グラフと当方グラフでスケールが異なり申し訳ないのですが
ayaniimi213 2016/12/27
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Node.jsやCasperJSでのデバッグ - Itsukaraの日記
概要クジラ飛行机さんの本「JS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント開発テクニック」で勉強中です。本を参考にして、Node.jsやCasperJSを使ったプログラムを試作してます。これに際し、デバッグで躓いたので、他の人でも参考になる可能性があると考え、メモを作成しました。 JS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント開発テクニック作者: クジラ飛行机出版社/メーカー: ソシム発売日: 2015/08/31メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る Node.jsでのデバッグ Node.jsでも、通常のJavascriptと同様に、ステップ実行や、ブレイクポイントの設定等ができます。 node-inspectorのインストール npmコマンドでnode-inspectorをインストールします。 $ npm install -g nod
ayaniimi213 2016/08/23
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