numpy, scipyでOpenBLASを使う - Qiita
numpy，scipyが遅いと感じた場合，blasの設定を確認するとよい．試した環境はubuntu14.04． 確認方法は，python立ち上げて >>> import numpy >>> numpy.show_config() lapack_opt_info: extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] extra_compile_args = ['-msse3'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)] blas_opt_info: extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] extra_compile_args = ['-msse3', '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.fra
C++でフリープラットフォームな時間計測 - Qiita
c++で処理時間等を計測する際，clock()やtimeGetTime(), GetTickCount()等を用いていたものの， clock()は精度が10msec程度(処理系依存)なため使い勝手があまり良くなく，GetTickCountは精度は良いもののwinmm.lib(windows系)で用意されている関数のためxcode等で使えない． std::chrono 一方std::choronoはプラットフォームに依存せず，使い勝手もよい（精度は1msec程度の模様）． 使い方は #include <iostream> #include <chrono> int main(){ std::chrono::system_clock::time_point start, end; // 型は auto で可 start = std::chrono::system_clock::now(); /
[Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita
はじめに この記事はいまさらながらに強化学習(DQN)の実装をKerasを使って進めつつ，目的関数のカスタマイズやoptimizerの追加，複数入力など，ちょっとアルゴリズムに手を加えようとした時にハマった点を備忘録として残したものです．そのため，DQNの解説記事というよりも初心者向けKerasTipsになります． 実行環境 Python3.5.2 Keras 1.2.1 tensorflow 0.12.1 DQNとは DQN(DeepQNetwork)がDeepMindから発表されて2年以上経つので，もはやいたる所に解説記事や実装サンプルがあり，ここでの詳しい解説は不要だと思います．が，ざっくり言うと，Q-Learningという強化学習手法のQ関数部分を，深層学習により近似することで、動画像から直接Q値を推定することを可能にした学習手法です． DQNの理論としては ゼロからDeepまで学
![[Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/773bd14b547c7947b7dd6fba6003f5d6d71a0135/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJUU1JUJDJUI3JUU1JThDJTk2JUU1JUFEJUE2JUU3JUJGJTkyJTI4RFFOJTI5JUUzJTgyJTkyJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJThDJUUzJTgyJTg5S2VyYXMlRTMlODElQUIlRTYlODUlQTMlRTMlODIlOEMlRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWU2MGY2YjQ3OTUyYzA0ZWE0MzEzYWJiOWQxZTg4OTNm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWtpQiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MmUzODc2ZTk3MWM5YTdjNGFlYWUzNWZjMDZhMzcxYjQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44OG44Oz44Kv44O8%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D0275a3de2a5a242ca538cec406289f2c)
TensorFlowのRNNを基本的なモデルで試す - Qiita
TensorFlowにもRNN(Reccurent Neural Network) が実装されており，Tutorialもあるものの，例題自体が言語モデルを扱った少し複雑なもので，初学者にはとっつきにくいなと感じました． 今回は言語モデルでない，より単純なモデルを扱う問題を例に挙げ，TensorFlowでのRNN実装を試します． 注意 TensorFlowのバージョンがあがり，動かなくなっている部分があるので，こちら(TensorFlow RNN関連のimportやBasicLSTMCellでエラーが出た場合の対処(v 0.11r~)) もみてみてください． 環境 OSX python 2.7.11 TensorFlow r0.8 SimpleなRNN SimpleなRNNのモデルや，その実装方法としてはPeter's noteというブログが大変参考になるので，初めての場合はそちらをまず読ん
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