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ブックレビュー
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発端 授業でCI/CDを紹介するために,dockerコンテナをrender.comにデプロイする最小のサンプルコードを作っていました. FROM python:slim COPY requirements.txt /tmp/ RUN pip install -U pip \ && pip install -r /tmp/requirements.txt COPY main.py start.sh /tmp/ RUN chmod +x /tmp/start.sh CMD [ "/tmp/start.sh" ] 中身はそれほど大したものではなく, ホストのファイルをコンテナの/tmp/にコピーして pip installやスクリプトを実行をする だけのものです. これをテストしてたときには問題なく動いていたのに,授業当日(というかオンデマンド用に録画してた時)に,以下のエラーが出てデプロイでき
起動中のDockerコンテナでGPUが使えてたのにしばらくすると使えなくなる(Failed to initialize NVML: Unknown Errorになる)GPUDockercontainernvmlnvidia-smi Dockerコンテナを立ち上げてでGPUが使えてたのに,しばらくするといつの間にかGPUが使えなくなる(Failed to initialize NVML: Unknown Errorになる,torch.cuda.is_available()がfalseになる)という現象に1ヶ月以上困っていたのですが,その解決方法が見つかったので書いておきます. 症状 Ubuntu22.04LTS docker 各種GPU 長らくUbuntu20.04LTSを使ってたのですが,22.04にアップグレードしました.それ以前はなんの問題もなく使っていたのに,アップグレード後は上記問
1. webdatasetとは webdatasetとは,データセットをtarアーカイブで読み書きするためのライブラリです. WebDataset reads dataset that are stored as tar files, with the simple convention that files that belong together and make up a training sample share the same basename. つまり,tarファイルの中に n01440764/ILSVRC2012_val_00000293.cls n01440764/ILSVRC2012_val_00000293.jpg n01440764/ILSVRC2012_val_00002138.cls n01440764/ILSVRC2012_val_00002138.jpg n
TorchData pytorchでデーラローダーを作成する方法は色々ありますが,最近(2022年前半)にTorchDataがアナウンスされました. https://github.com/pytorch/data https://pytorch.org/data/beta/index.html でもあまり情報が出回っておらず,検索してもcsvを読み込む程度の説明しか見当たりません.データパイプの分岐や処理などをどうやるのか,何に使えるのかがよく分からないので,記事を書いてみました. リンク先の記事ではtorchdataの簡単な説明から始めて,物体検出用のデータセットに適用するということをしています.画像は画像フォルダに,bbox情報はcsvに,というアノテーションデータをtorchdataのdatapipeを使って読み込みます.データ拡張にはalbumentationsを使います. tor
Pytorchの「.detach()」と「with no_grad():」と「.requires_grad = False」の違いが計算グラフにどう影響を与える?PythonDeepLearningPyTorch計算グラフ勾配 内容 pytorchで勾配計算をしない方法には tensorの.detach()を使って計算グラフを切る GANのサンプルコードでよく見かける with文を使ってtorch.no_grad()で囲んで計算グラフを作らない eval時によく使う tensorの.requires_gradをFalseにセットして勾配計算をしない fine-tuingするときによく使う という方法がありますが,どのように違うのかが少しややこしかったので整理してみました. notebookはGistにあります. 対象 ここでは以下のような,単純に積和を繰り返しただけの計算を考えます.
論文全体のチェック 必須項目 「ですます」調は使わず、「だ・である」調に統一した 誤字脱字・漢字変換ミスがないことを確認した 自分で声を出して読み、おかしな所がないことを確認した 句読点には「、。」(句点、読点)を使っていない. 句読点は「,.」(カンマ、ピリオド)に統一した(どちらも全角文字). 句読点に,半角カンマと半角スペース「, 」を使っていない. 文の長さが適切である(1から2行程度を標準・推奨) 段落の改行頻度が適切である(5から15行程度を標準・推奨) 節の中の段落の数が適切である(5から15段落程度を標準・推奨) 章の中の節の数が適切である(3から5節程度を標準・推奨) 論文の中の章の数が適切である(5から8章程度を標準・推奨) (4年生の場合)M1学生2人以上、M2学生1人以上に読んでもらい、間違っているところやおかしなところを指摘してもらった (M2の場合)M1学生2人
プログラミング初心者の学生に「自習してね」と簡単に言うために,簡単にwebブラウザでプログラムを書いて実行できる環境が欲しい.いろいろあります. 高度なonline開発環境もありますが,それは別物. https://c9.io https://codeanywhere.com ここではユーザ登録などの面倒な手続きがなく,すぐにコードを書いて実行できるサイトを紹介します. ただし,書いて実行した自分のコードが,すぐに全世界に公開され共有される場合もあるので,それを理解してからこれらのサイトを使ってください Coding Ground at tutorialspoint (2021/4/16 update) 特徴 多数の言語あり(C, C++, Java, Python, latex, etc...) https://www.tutorialspoint.com/codingground.ht
Academic 尾形哲也先生@早大/産総研 2017/10/23ディープラーニングの実世界応用と今後の可能性 http://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/h2_ogata.pdf 2017/5/15 ディープラーニングのロボティクス応用の可能性 https://pdf.gakkai-web.net/gakkai/ieice/icd/html/2017/view/I_01_02.pdf ボレガラ ダヌシカ先生@英国リバープール大 2015/4/12 ディープラーニングチュートリアル応用編 大規模データから単語の意味表現学習 word2vec (Youtube動画) 牛久祥孝先生@東大 2017/03/12 Deep Learning による視覚×言語融合の最前線 https://www.slideshare.net/YoshitakaUshik
テンプレートの書き方 Jupyter notebookがインストールしてあれば, PYTHONDIR/site-packages/nbconvert/templates/latex/ あたりにデフォルトテンプレートがあるはず. 今回は article.tplx を参考にして,日本語pLaTeX用テンプレート jsarticle.tplx を作る. % Default to the notebook output style ((* if not cell_style is defined *)) ((* set cell_style = 'style_ipython.tplx' *)) ((* endif *)) % Inherit from the specified cell style. ((* extends cell_style *)) %====================
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