皆さんこんばんは。Chainer Advent Calender 2017の9日目の記事です。 (Advent Calendarに不慣れで、空の記事を公開していました、すいません、) 今回の記事は拙作のGUIクライアント(非公式)でネットを構築してchainerのコードを生成してみようというのが趣…

GPUで、Numpy互換のAPIで行列計算ができるCupyは活発に更新されています。 sortやinv、最近はsparseまで、numpy(とscipy)の機能の多くをカバーするようになってきて、numpyの代用になりえるものになってきたと思います。 そこでどれだけの機能がサポートされ…

自作したchainerGUIクライアントの日本語のマニュアルが作れてなかったので、ようやくこの記事で公開です。 サンプルプロジェクトを叩くのもいいと思います。 動かないとかあったら、コメントでも投げてください。

以前ブログで発表した、chainerの自作GUIクライアント、ほそぼそと開発進めています。 画像分類対応に意外とかかってしまった。 GitHub - fukatani/ChainerWing: GUI deep learning IDE based on chainer. 今までどおり、GUI上で、ドラッグアンドドロップで…

オブジェクトをファイルに保存したい時、JSON便利ですよね。 パフォーマンスが欲しい時はprotobufやpickleを使いますが、そうでもない時はJSONやxml。 私的にはJSONが一番見やすいので、断然JSONを使います。 今日はJSONで自作クラスを保存したい時の話です。

以前の紹介記事はこちら。 改良点 pip install rgf_pythonだけでインストールできます。(C++コンパイルはやってくれる) memoryオプション（メモリ節約する代わりに遅くなる）の追加 n_classes > 2の時のパラレル学習 gridsearchを並列実行した時に動かなくな…

数ヶ月前、chainerがガラパゴスである、という文言をインターネットで見たchainer信者である私は衝撃だった。 だってchainerは公式ドキュメント全部英語じゃん！githubで全世界に公開してるじゃん！コードレビューだって英語でやってるじゃん！英語のgoogle …

準教師学習とは一部のデータにのみ正解ラベルがつけられていて、残りはラベルがないという状態で、学習を行うことです。 ディープラーニングに必要な1クラスあたり数千のラベルを用意するのは大変なので、準教師学習の応用範囲は広いと考えています。 全ての…

一行のPRを送ってくれる人も非常にありがたいのだが、コードを読み込めて理解して機能提案してくれる有力コントリビューターがいるとプロジェクトにも技術者としての自分にも非常にいい影響がある。 例えば、 ■コード、ドキュメントの量が増える。二人で書く…

ディープラーニングは各層の種類、活性化層の種類、オプティマイザの種類、オプティマイザのハイパーパラメータ、などなどたくさんあり、手で最適化していくのは大変です。 そんなとき、 1. グリッドサーチ:パラメーターの候補の組み合わせパターンを全て調…

GitHub - fukatani/ChainerWing: GUI deep learning IDE based on chainer. ※一応動きます。 こんな感じ。 ぽちぽちやってるとニューラルネットが組みあがります。chainerベースです。 めちゃ機能が少ないですが、今後充実する予定。たぶん。

先日このグラフで世界を驚かせたchainerMNの中身の話をchainerMNによる分散学習 - YouTubeでやっています。 chainerは分散ディープラーニングフレームワークとして現在世界最速だそうです。 視聴したのでメモ。おもしろかったです。 語り手はchainerMNの作者…

年末年始にテンソル積と格闘しわけがわからなくなったのでメモ。 numpyのいわゆる積と呼ばれるAPIには、 numpy.multiply, numpy.dot, numpy.vdot, numpy.inner, numpy.cross, numpy.outer, numpy.matmul, numpy.tensordot, numpy.einsumとまあ結構たくさんあ…