機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
Autogradで微分して、モデルを構築するとこまでの解説 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。 Twitter上で突然賑わった、Autogradについて 書いてみることにします。 Autogradとは Autogradについての説明 github.com Autogradはnumpyらしく書くことができ、その記載した式を微分してくれるライブラリです。（in Python） 現状、Pythonとtorch(lua)にて実装があるようです。 Theanoとの違いはシンボルを定義せず、数値計算した内容を直接渡すことができます。といったところでしょうか。正直自動微分は新しくないものです。（Theanoがありますので） 悲しいことにPythonのAutogradは現状、GPU演算を行うことができません。 testの中にGPU関係の内容はあるようですが、 一応featureにGPU operationsのサポートとして掲載されていますね。 Install sud
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