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  • [テンプレ付き]PythonでCLIツールを作るときのTips | DevelopersIO

    こんにちは、どんな作業もターミナルで行うことが多めの平野です。 最近はパイプに流すようなCLIアプリもPythonで作ることが多いので、 そこで必要になったいくつかの要素をまとめてみます。 パイプライン処理として実装しよう BrokenPipeの表示を消す argparseによる引数とオプションのパース この辺を考慮すれば、あとは文字列変換の主要なロジックだけを実装すればOKかと思います。 パイプライン処理として実装しよう パイプライン処理とだけ言うと色々な意味がありそうですが、ここで言っている意味は データの先頭行の処理の結果は最終行が入力される前でも取り出せるようにしよう ということです。 パイプ (コンピュータ)#シェルからの使用 - Wikipedia 複数行のテキストが入力されてきた時に、 それぞれの行の文字数をカウントするアプリケーションを作ったとします。 この時、以下のような

      [テンプレ付き]PythonでCLIツールを作るときのTips | DevelopersIO
    • 機械学習の煩雑なパラメーター管理の決定版 「Hydra」「MLflow」「Optuna」の組み合わせで手軽にはじめる一元管理

      Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。中村氏は、Hydra・MLflow・Optunaを組み合わせたハイパーパラメーター管理について発表しました。 ふだんは音声合成と声質変換技術などの音声を用いる技術を研究 中村泰貴氏(以下、中村):「HydraとMLflowとOptunaの組み合わせで手軽に始めるハイパーパラメータ管理」というタイトルで、東京大学大学院情報理工学系研究科の修士課程2年の中村が発表します。 軽く自己紹介ですが、先ほど述べたように情報理工学系研究科の、猿渡・小山研究室の修士課程2年です。音声合成に関する技術をふだん研究しています。「Twitter」をやっているので、ぜひフォロー

        機械学習の煩雑なパラメーター管理の決定版 「Hydra」「MLflow」「Optuna」の組み合わせで手軽にはじめる一元管理
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