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。
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Python プログラムの処理時間を計測する｜Python、JupyterLab、Google Colab【実行時間計測】
Python、JupyterLab、Google Colabで、プログラムの処理時間の計測について説明します。
Machine Learning 【Python】クラスごとの画像一覧を表示するIPyPlot
画像分類を行う際に、どのような特徴量や機械学習の手法を用いるかアイディアを膨らませるために、目視で画像を確認することがあります。Pythonのを利用する場合は、matplotlibライブラリで表示させるのが一般的です。しかし、インタラクティブなNotebookインターフェースの場合、膨大な数の画像をを表示させようとすると、実行⇄表示を繰り返す必要がり、非常にストレスが溜まります。そこで、この記事では、IPyPlotを活用した、誰でも簡単かつNotebookインターフェースでの快適な画像表示について紹介します。
Google Colab 【変数インスペクタ】Google Colabで、変数の型/形状を楽に確認
変数インスペクタ(Variable Inspector)の利用で、Google Colabでの変数の型/形状の確認を簡単に行うことができます。これまでは、print文などでshapeやtypeを使って確認していましたが、それが必要ありません。
PyTorch 完全固定！PyTorchの乱数シード
機械学習では、再現性を持たせるために乱数シード(seed)を固定することが多いと思います。しかし、PyTorchを使っていると、固定しているつもりでも、なかなか出来ていない事が多いです。これは、PyTorchに関連するライブラリが多い事と...
Machine Learning Docker Desktop for WindowsのインストールとJupyterLabの起動【Python】
はじめに
Windows10にDocker Desktop for Windows（Hyper-V）をインストールし、JupyterLabを起動するまでをまとめました。
デバイスの仕様とDocker Desktopのシステム要...
Python Anacondaで始めるデータサイエンス環境構築 for Windows【Python】
はじめに
機械学習/データサイエンスにおけるPython環境構築は、ライブラリの依存関係が強く、インストールに手間がかかり、初心者だとなかなかコーディングまで辿りつけません。そこで、ここでは誰でもデータサイエンスの環境を構築できる...
Python matplotlibの日本語文字化けを解決する japanize_matplotlib【Python】
matplotlibの日本語文字化けについて
matplotlibは、標準で日本語に対応しておらず、日本語を使用すると文字化けが発生し、正しく表示されません。例えば、以下のコードをGoogle Colabで実行すると、□□と表示され...