今日から使えるChainerを使用する際に便利な5つのトリック - Taste of Tech Topics
メリークリスマス。@tereka114です。 この記事は「Chainer/CuPy Advent Calendar 2018」アドベントカレンダーの24日目です。 qiita.com Chainerを利用する際の便利なトリックをクリスマスプレゼント代わりにご紹介します。 Chainerは非常に使いやすい良いフレームワークだと思います。 使っていく中で、デバッグやパラメータのチェック、あるいは既存モデルの利用など、かゆいことが必要になる時があり、その方法を調べる事が多くありました。 Chainerはそのようなことにもサポートしており、大変助かっています。 せっかくなので、使ってきたトリックをここで紹介します。 ※Chainerのバージョンは5.1.0を用いています。 1. DEBUGモード 2. 問題のあるパラメータチェック 3. 再現性の確保 4.Fine tuningの実施 5. 実行環
Deep Learnningのモデルの作成・学習時の実験管理を楽にするツールたち - Qiita
本記事ではウェットで属人的なモデルの作成・学習プロセスをサポートする各種ツールに焦点をあてて整理してみたいと思います。目指せモデルの学習作業のバージョンアップ。 なお、本記事はABEJA Platform Advent Calendar 2018の21日目の記事ですが、本記事ではABEJA Platform自体の解説などは行いません。今回のサーベイ結果を参考に、ABEJA Platformをさらに便利にしていけたらと思って書きました。 本記事で対象とするツール群: 実験管理ツール sacred, artemis, MLflow ハイパーパラメータ最適化ツール hyperopt, SMAC ハイパーパラメータ最適化+実験管理ツール test-tube, randopt, optuna 良いツールが続々と出てきているので、使わない手はないですよ！ Tl;dr ツールを使って無作為的な探索実験は
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