Vision Transformerの実装から学ぶPytochの処理実装練習~Attention編~ - Qiita
はじめに 論文やその解説記事を読んでdeep learnigのアーキテクチャに関しての概要は理解できたけど、その実装コードは読んでも複雑でよくわからないという場面も多いかと思われます。 そこで、論文の実装コードを題材としてpytorchの実装力を磨くための問題をまとめることが本記事の目的としています。 題材 今回は画像認識で有名な「Vision Transformer」に注目してその中でもAttention処理を行うクラスの実装を題材に紹介していきたいと思います。 また、今回は実装コードの紹介がメインとなるためAttentionについて詳細な説明は割愛します。 以下に、参考文献を紹介するので必要に応じてそちらも参照ください。 参考文献 https://github.com/lucidrains/vit-pytorch ← 本記事での実装において参考としたリポジトリ https://deve
pyhon.py→exe化→軽量化→高速化 忘備録（pyinstaller py2exe）
pyinstallerとpy2exeを使ってpythonファイルをexe化した過程をここに書き記します。最近はexe化する人はほぼいないらしく需要はないと思いますが、自分が忘れないようにするためにまとめておきます。 なのでいつものように図解したり、ネチネチ解説したりはしません。 exe化の流れと、参考にしたサイトをまとめるだけになると思います。 pyinstallerでexe化pip install pyinstallerexe化したいpythonファイルを用意して pyinstaller python.py --onefile同じディレクトリに色々ファイルやらフォルダやら作成される 運が良ければdistフォルダの中にあるpython.exeは起動するかも、、 おそらくエラーが出る 作成されたpython.specファイルを開いて、以下のように編集する hiddenimports=[] ↓
【Python】uvで始めるPythonプロジェクト - Qiita
はじめに Ryeで始めるPythonプロジェクトを執筆してから半年近く経ちました。 (よければ、まずRyeの記事から読んでいただけると嬉しいです) この半年でuvが大きく成長し、Ryeと同等かそれ以上のプロジェクトおよびパッケージ管理ができるようになりました。そのため、今度はuvを使って開発を進めたい方向けの記事も上げてみようと思いました。 本稿はRyeの記事同様、ハンズオン形式で誰でも気軽にプロジェクトを作れるようになっています。また、Ryeとの違いについても簡単にですが、言及します。 ハンズオン環境 Ubuntu / MacOS uv : 0.4.24 0. uvとは？ Rustで書かれた非常に高速なPythonパッケージとプロジェクト管理ツールです。 以前に、Ryeの記事を執筆した際には、「パッケージインストーラー(pip等)の代替」ような位置づけでuvを利用していました。実際にRy
シグモイド関数 — 機械学習の Python との出会い
なお， @staticmethod のデコレータを用いて，静的メソッドとして定義してあります． sigmoid() は数学関数であり，値はその引数だけに依存し，オブジェクトやクラスの内容や状態には依存しないので，このように静的メソッドとして定義しました． それでは，実行してみましょう． sigmoid() は静的メソッドなので，オブジェクトを生成しなくても実行できます． In [10]: from lr1 import LogisticRegression In [11]: LogisticRegression.sigmoid(0.0) Out[11]: 0.5 In [12]: LogisticRegression.sigmoid(1.0) Out[12]: 0.7310585786300049 In [13]: 1.0 / (1.0 + 1.0 / np.e) Out[13]: 0.7
簡単に原稿を読み上げて録音できるウェブアプリケーションをStreamlitで作った
Tojiが動作している様子 概要 YouTubeなどの動画サイトを開くと、最近流行りのVTuberやゲーム実況などで、音声合成や声質変換を活用している様子を見かけることが多くなりました。私はゆっくり実況を見すぎて逆にあれが自然に思えてくるくらいの人間なのですが、自然な音声合成や声質変換の技術発展には目を見張るものがあります。 私も興味があってそうした音声情報処理の世界に片足を突っ込み始めているのですが、ディープニューラルネットを利用した各種タスクでは、ドメインが変わったとしてもデータ量が物を言う世界には違いがないようです。音声に関する代表的なデータセットとしては、Common Voice、声優統計コーパス、JUSTコーパス、JVSコーパスなどがあります。こうしたコーパスや音源を利用することで気軽に各種タスクに適用することができますが、既存製品と肩を並べたり実用に耐えうるものを作ったり、また
Pythonサービス化して処理を常駐 - Qiita
windowsサービス化[pywin32] Pythonプログラムをbatで実行してもいいが、何を起動させているかわからなくなるので起動しているプログラムをサービス化できるとユーザーにやさしい。 Windows サービスはバックグラウンド(コマンドプロンプトや画面などには出ない)で実行されるプログラムです。 例えるなら、ウイルス対策ソフトなど起動した覚えはないけど、PC起動したら動いているし、異常があったら報告してくれますよね。同じようにPythonのプログラムをバックグランドで動くサービスに登録したり削除したりするのがこの記事の目的です。 こんな方に Pythonで自動処理など作ったが、 この黒い画面はどの処理をしているんだ？状態になってる エンジニア以外の人でも自動処理しているPythonプログラムの状態を確認したい という人向け。 ついでに、サービスは 「Windows管理ツール」⇒
Pythonを管理者権限で実行するためのスクリプトを作成した。 - Qiita
import os, sys, winshell from win32com.client import Dispatch def main(): if len(sys.argv) != 2: return # スクリプトの存在確認をする target_path = sys.argv[1] if os.path.isfile(target_path) is False: return save_path = target_path + ' - shortcut.lnk' # python の場所を探す python_work = None paths = os.environ["PATH"].split(os.pathsep) for path in paths: if path.split(os.path.sep)[-2][:6] == 'Python': python_work = p
pythonのsqlite3モジュールでトランザクションする方法メモ - yattのブログ
pythonのsqlite3モジュールでトランザクションする方法をメモしておきます。なんか、ネットで調べてもなかなか日本語のサンプルが出てこなかったので。 sqlite3.connect()のisolation_levelオプション引数に分離レベルに対応する値を渡すだけです。 こんな形になります。以下サンプル。 import sqlite3 conn = None #conn = type('foo', (object, ), {'rollback':lambda self:None, 'commit':lambda self:None})() try: conn = sqlite3.connect(dbpath, isolation_level='EXCLUSIVE') # do something for i in range(10): conn.execute('insert int
bluepyで始めるBluetooth Low Energy(BLE)プログラミング | 株式会社アイ・プライド
概要 Bluetooth Low Energy通信規格(以下BLE)に準拠したデバイスに、bluepyと呼ばれるPython用ライブラリから接続する方法についてまとめました。 試行錯誤して得た使い方のコツについても解説しますので、BLEデバイスを操作してみたい人にとっての助けになればいいかなと思います。 BLEの通信についての説明は、このスライドをご覧ください ライブラリの仕様上、Pythonコードはセントラル(≒親機)からペリフェラル(≒子機)に接続するコードしか書けません。また、動作OSはLinuxのみサポートされています デバイスをスキャンする 接続する際にはまず、周囲にデバイスがないかを検索(スキャン)する必要があります。 対象のペリフェラルデバイスにおけるMACアドレス・アドレスタイプが分かっていれば、この過程をスキップできます……が、一般的には分からないことが多いでしょう。 な
Windowsで環境を極力汚さずにPythonを動かす方法 (Python embeddable版) - Qiita
【はじめに】 本記事の内容は限られた用途にのみ有効です。 現行環境をなるべく触りたくない、納品物を最小限にしたい、客先でインストーラが使えないなどの場合におすすめです。 通常はインストーラからPythonをインストールした上で、venvなどを使って環境を分けることをおすすめします。 本手順での最大の欠点は、Pythonの標準的なGUI環境である「tkinter」モジュールをインストールできない点にあります。 このため「matplotlib」など「tkinter」を使うモジュールを利用するためには、少し工夫が必要になります。 なお、「matplotlib」については【補足】の項で解決方法を記載しています。 【内容】 利用中のWindows PCの環境を極力汚さずにPythonをインストールして、開発や動作確認を行えるようにします。 この方法で構築した環境は、そのままフォルダごと別の環境(客先
（Python）SQLite3のSelect結果の取得 - ちゃぱブログ / エンジニアリング / マネジメント
SQLite3を使ってSELECT文を実行したあとのデータの取得方法にはいくつか種類があります。それらの取得結果の違いや、用途のイメージについて記載します。 取得方法 fetchone() fetchall() fetchmany() さいごに 取得方法 取得方法は4つあります。 fetcthone() fetchall() fetchmany() イテレータとして利用（こちらの説明は割愛） それぞれについて、取得結果等の説明を記載する。 fetchone() Pythonのオフィシャルには以下の記載があります。 クエリ結果から次の row をフェッチして、1つのシーケンスを返します。これ以上データがない場合は None を返します。 どういう結果になるか実装を見てみます。 import sqlite3 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('samp
【Python Flask入門】データベースと連携したWebアプリケーション作成｜エンジニアライフスタイルブログ
エンジニアライフスタイルブログを運営しているミウラ(@miumiu06171)です。 普段はフリーランスでシステムエンジニアをしております。 今回は、こちらの記事に続いてPythonのFlask入門者向けにデータベースと連携したWebアプリケーションを作る流れを紹介していきます。 Webアプリケーションの例として、こちらのFlask公式ページのチュートリアルのようなブログ記事作成アプリを取り扱います。 FlaskでWebアプリを作成するためにVisual Studio Code (VS Code) を使用しているため、同様に確認したい方は、こちらの記事でVS CodeでPythonの開発環境を構築してみてください。 PythonのFlaskでDB(データベース)と連携しないWebアプリケーションを作成 ここでは、PythonのFlaskでDBと連携しないシンプルなWebアプリケーションの作
Gevent チュートリアル
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
Gunicornの設定ファイルの書き方 - Qiita
はじめに DjangoやFlaskなどのPythonアプリケーションを動かすwsgiサーバ、Gunicornの設定ファイルの書き方についてまとめてみました。 Gunicornの設定ファイルはPythonのスクリプトとして、各種設定を変数や関数として列挙していく形となる。 中身はPythonスクリプトなので通常のソースコードと同じように、ライブラリをimportしたり、Pythonのプログラムコードを記述することも可能。 環境 Python 3.9 Gunicorn 20.1 設定ファイル Gunicornでよく使う設定値としては、下記のようなものがある。 # # Gunicorn config file # wsgi_app = 'hogeapp.wsgi:application' # Server Mechanics #==================================
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Nginx+gunicorn構成でFlaskを使う【ローカル環境編】 - Qiita
Vueとflaskの連携のやり方【Vue&flask】