Machine Learning

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【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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【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...
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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。 ...
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【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...
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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...
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【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...
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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...
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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...
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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...