種類が豊富な画像モデルライブラリpytorch-image-models（timm）の紹介 - 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。私は小麦を暫く食べるだけにしたいです。（畑で見たくない‥） さて、本日は最近勢いのあるモデルのライブラリ（pytorch-image-models）を紹介します。 pytorch-image-modelsとは 通称timmと呼ばれるパッケージです。 PyTorchの画像系のモデルや最適化手法（NAdamなど）が実装されています。 Kagglerもこのパッケージを利用することが増えています。 github.com 従来まで利用していたpretrained-models.pytorchは更新が止まっており、最新のモデルに追従できていないところがありました。 このモデルは例えば、EfficientNetやResNeStなどの実装もあります モデルの検証も豊富でImageNetの様々なパタンで行われているのでこの中で最適なものを選択すると良いでしょう。詳しくはこちら
機械学習研究者＆エンジニアが頭を抱える実験管理に役立つツールを比較した - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。GoogleQA20thで悔しいけど楽しかったです。 自然言語処理のみのコンペを真面目に挑んだのは初で、勉強になることが多かったです。 今回は実験管理ツールの紹介と比較をします。 特徴がわかる範囲で簡単に実装も書いているので、参考にしてみてください。 実験管理ツール 実験管理の必要性 実験管理ツールの要件 実験管理ツールの紹介 Excel Excelとは 良い点 欠点 mag magとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 Weights and Biases Weights and Biasesとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 MLFlow サンプル実装 良い点 ここが少し残念 まとめ 最後に 実験管理ツール 実験管理の必要性 コンペティションや研究では多くのハイパーパラメータや構造などに対して様々な変更を加えます。 私の場合の例ですが、
クリスマスにChainerを使って妄想力を可視化した。 - 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。やっと書き切りました。 実は今年ももう少しです。 昨年度はカノジョを作成し、その前は友利奈緒を真面目に解析しています。 いやぁ時の流れは早いものです。 これを踏まえ、今年は何をしようか考えました。 Chainer Advent Calendar 25日目で、皆様の妄想力を具現化したいと思います。 qiita.com 妄想について モザイク処理外し モザイク処理とは モザイク処理の種類 モザイク処理アルゴリズムの実装 データセットの収集 Googliser モザイク処理外しのアルゴリズム モザイク処理外し Globally and Locally Consistent Image Completion Chainerで構築したモザイク外しアルゴリズム Generator Discriminator Updater 結果 Generator GAN おまけ 入力
Chainerの学習の様子をリモートで確認するExtensionを作った - 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。私はGWでリフレッシュして、生き返りました。 Kaggleをやっているとき（特に画像などの長い場合）にリモートで 今学習されているかどうか、誤差はどうかなどのモデルの 様子が気になることはありませんか？ 私は画像認識系のコンペを実際に行っている時に、気になることがあります。 これどうしようかと考えていたのですが、歩いている時にふと思いついたので実装しました。 このアイデアの実装のために、新しいChainerのExtensionを開発しました。（Trainerを使う想定です） アイデア Slackであれば外出中も見れると考えました。 そのため、学習の途中経過（lossなど）を投稿すれば見れる！ 実装イメージは次の図に掲載しました。 コードを見た限りだと、Extensionで実装できそうだったので、トライしました。 Extensionの実装方法 Extensio
ChainerのTrainerを使ってみた - 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。最近、Chainer便利でびっくりしたような頃合いです。 頻繁に更新することで有名なChainerですが、久々にupgradeすると以前よりも シンプルなタスクについて、簡単に学習ができます。 Trainer Chainer version 1.11.0よりTrainerと呼ばれる機能が実装されています。 以前まで学習用バッチ処理を自前で書くようなことが 必要でしたが、これを使うことによってバッチ処理を書く必要がなくなります。 実際の機能としてはある処理をhockしたり、グラフを出力したり レポートを表示したりと学習中に確認したいグラフは沢山あります。 それらのグラフを可視化したいといったことは往々にしてあります。 Trainerの基本的な使い方 Trainerを使うと、Progress Barやlogを自動的に吐き出すことができます。 通常のモードでは、T
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