[PyTorch] Grad-CAMで自分の顔が誰に似ているかを調べてみた - Qiita
SB-AI Advent Calendar 2019 の5日目です。 よろしくお願いします。 概要 自分の顔のどのパーツがどの芸能人に似ているのかを、grad-camを使って調べます。 流れとしては、 数種類の芸能人を分類するモデルを作成する 自分の顔写真をモデルにかけて、誰に一番似ているのかを調べる grad-camで顔のどのパーツを根拠に分類しているのか調べる という感じです。 分類する芸能人は、私が似ていると言われた事がある、 - NON STYLE 井上 - アンジャッシュ 渡部 - 星野 源 - 織田信成 にします。(ファンの人いたらごめんなさい) (追記) なお、全てのコードと詳細を（pytorch_face_gradcam）にまとめたので試してみたい方は見てみてください。 準備 顔認識の学習済みモデルを探しているときに、顔の自動切り抜きもサポートしている素敵なものを見つけたの
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PyTorchでEarlyStoppingを実装する - Qiita
0.はじめに 今までKerasを使っていた人がいざpytorchを使うってなった際に、Kerasでは当たり前にあった機能がpytorchでは無い！というようなことに困惑することがあります。 KerasではcallbackとしてEarlyStoppingの機能が備わっていますが、Pytorchではデフォルトでこの機能は存在せず、自分で実装する必要があります。 今回はそれを実装したので共有しておきます。 参考：KerasのEarlyStopping 1.EarlyStoppingって何なのか？ 本記事を見るような方はすでにご存じかもしれませんが、一応説明します。 ・そもそも何Epoch学習を回せばいいのかなんて初見ではわからない ・Epoch数を重ねるたびにlossは下がるが、訓練データに過学習する可能性がある ・せっかくlossが下がっても、そのまま放置しすぎるとlossが上がっていってしま
PyTorchの気になるところ(GW第1弾) - Qiita
はじめに GW今年はどこへも行けないのですね、、、。せっかくなので記事を書いていきたいと思います(毎日１記事目標に)。PyTorchを普段触っているのですが、細かいところをなんとなくで今まで過ごしてきたので、今回しっかりまとめていきたいと思います。自分の備忘録になっていますが、少しでも参考になればと思います。 この記事の対象者 .copy(), .detach(), .bachward()がよくわかっていない方 nn.Conv2dのweightやbiasの取得ってどうやんの？ model.eval()って結局何してる？って方 torch.no_grad(), torch.set_grad_enabled()の区別がわからない方 F.relu, nn.ReLUの違いなんやねんって方 コアなネタが多いですが、よかったら参考にしてみてください。 この記事の内容 1. Tensorの操作テクニック
PyTorchで記述したPythonスクリプトをPyInstallerでexe化 - Qiita
環境 ・Windows 10 pro 64bit ・Python 3.7.9 ・Anaconda 4.8.5 ・PyTorch 1.6.0+cpu ・Pyinstaller 4.0 はじめに Pythonスクリプトをexe化する場合に、よく使われるものとして、Pyinstallerというものがあります。ここでは、PyTorchで文書分類器を作ったスクリプトをexe化したときに、起こったエラーの対処方法を記載していきます。 Anacondaを使っている人へ ライブラリのインストールは、pipとcondaが混在しないようにしてください。また、exe化する際は、exe化するスクリプトに必要なライブラリのみをインストールした仮想環境を作ることをおすすめします。仮想環境の作り方は以下の通りです。 以下のPyTorchのフォーラムにpipでインストールするようにと書かれていましたので、私は全てpipで
Neural NetworkによるTopic Modelingとその実装 - Qiita
この記事では、Neural Topic Modelingについて調べたことをまとめます。 個人的解釈が多少含まれる記事となっていますので、気になる点がありましたら記事へのコメントやTwitterでリプライをいただければと思います。 Twitter : @m3yrin TL;DR 従来の確率生成モデルとしてのトピックモデルに対して、Neural Topic Modeling(NTM)の強みを説明します。 PyTorchによってNTMの簡易な実装を行い、コードを公開します。 従来手法としてLDAでTopic Modelingを行い、NTMとの比較を行います。 トピックモデルとは トピックモデルは、文書集合で話題となっているトピックを、同じ文書で現れやすい語彙として抽出する手法です。 文書のメタ情報の抽出や、トピックを使って文書の分類に使用できます。 (岩田具治, トピックモデル 機械学習プロフ
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