Machine Learning 【初心者】Amazon SageMaker Studio Labに登録して、PyTorchをGPUで動かす【機械学習】
誰でも無料でGPUを利用できるAmazon SageMaker Studio Lab(Studio Lab)の始め方の手順を記載していきます。また、GPUでPyTorchを動作させるところまで見ていきます。Studio Labは、AWSのア...
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Machine Learning 【PyTorch】音声/音へのデータ拡張をするFrequencyMasking、TimeMasking、TimeStretch【SpecAugment】
音声強調、音声認識や音環境分類のような音データにおけるデータ拡張方法であるSpecAugmentをPyTrochで試す。PyTorchには、FrequencyMasking、TimeMaskingとTimeStretchの３つのクラスが用意...
Machine Learning PyTorchでモデルのパラメータ（重み）を固定する方法、転移学習やファインチューニングに利用可能
転移学習やファインチューニングを行う際に、モデルの重みを固定する必要があり、PyTorchにおける方法を調べてました。 モデルのパラメータ（重み）を固定する方法 PyTorchの公式Quickstartの例から、簡単なモデルを生成します。 ...
PyTorch 【PyTorch】torchvision.transformsを使って、学習時のデータ拡張(Data Augmentation)を行う
PyTorchにおける学習時のデータ拡張の方法について見ていきます。データ拡張を行うためのtorchvision.transformsについて説明した後に、学習時のコードのどこに追加すればデータ拡張が行われるのか説明します。 torchvi...
PyTorch 【PyTorch】torchvision.modelsでResNetやEfficientNetの読み込みと分類クラス数の変更、ファインチューニングへの活用
PyTorchのtorchvision.modelsを用いることで、ResNetやEfficientNetなどの有名なモデルを簡単に使うことができ、ファインチューニングなどに利用できます。 torchvision.models - PyTo...
Machine Learning ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Sizeの解決方法【PyTorch】
PyTorchで学習を行なっていると、以下エラーが出たので対処方法をメモしていく。 ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input si...
Machine Learning 【scikit-learn】カテゴリ変数を数値化するsklearn.preprocessing.LabelEncoder【ラベルエンコーディング】
Pythonでカテゴリ変数を数値化するには、scikit-learnライブラリのsklearn.preprocessing.LabelEncoderを用いる。 sklearn.preprocessing.LabelEncoder - sci...
Machine Learning 学習中のlossをグラフで表示するlivelossplotをPyTorchで動かす
ディープラーニングの学習中にlossや正解率などを動的にグラフで表示したい場合は、livelossplotを用いると簡単に表示することができる。 livelossplot - GitHub livelossplotライブラリのインストールと...
Machine Learning PyTorch modelを安全にコピーする方法【copy.deepcopy】
PyTorchのモデルmodelAをmodelBにコピーすると、変数名は異なりますが、idが同じことからメモリが共有されていることが分かります。この場合、どちらか一方のモデルを学習などで更新すると、もう一方のモデルも変更されてしまい、学習中...
Machine Learning 視覚野とConvolutional Neural Networkの構造について
「ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る」で書かれていた視覚野とConvolutional Neural Network（CNN）の関係が興味深かったので、まとめてみました。 2012年の爆弾とCNNの始まり 201...