torchのnarrowメソッドがパッと見よくわからんので試してみた結果のメモ。 [Tensor] narrow(dim, index, size) ↑のサイトを参考にした。 narrowメソッドは何をするかというと、テンソル内部のある次元のある部分を切り取って返す関数である。ちなみに参照渡…

備忘録メモ。 GTX1080をUbuntu16.04,CUDA8.0でセットアップしたが，今までTITANやTeslaで動いていたコードがNaNを吐き出すようになった。使っていたライブラリはchainer。 調べたところconvolutional layerのforward計算の出力がNaNになっていることが分かっ…

はじめに chainerでforwardの計算をするときに行列の対角成分をとりたい時があったが、これを計算するfunctionsが現行のchainer(v1.19.0)に確認できなかった。 ちなみにTensorflowだとdiag_part()がこれに相当する。 http://devdocs.io/tensorflow~python/ma…

先輩方の博士論文の公聴会を聴講して、個人的に色々と刺さるものがあったので一応メモとして残しておく。 審査員の先生方から入ったツッコミをまとめると、主に以下の３点が刺さった。 [定義の説明] 研究の学術体系についての説明、概念・用語の定義の説明 […

いままでopencvをpythonから呼び出すのにcv2を苦労してパス通してたが、やらなくて良い苦行であったことを知ったのでメモ。 python2については下記の記事を参照のこと。 qiita.com ただ、python3ではうまく入らなかったので、少し探してみた。 するとやっぱ…

WaveNetのArXiv原稿を読んだのでメモ 概要 生の音声波形の生成を行うDNN 自己回帰型モデル 前の全ての波形サンプルから次のサンプルを予測するための予測分布を持つ（自己回帰型なので）（途中の波形の履歴から次のデータを生成できる、くらいの意味） 10,00…

PILで画像をロードするとき、しばしば画像がロードできない現象が起きていたが、解決した。 stackoverflow.com stackoverflow.com 自分のケースも IOError: image file is truncated (0 bytes not processed) というエラーだったので、おそらくこれで間違い…

pythonのビルトイン関数にfilterというのがある。これはリストに対して条件に合致する要素をとってくることができる。よくネットで見るのは、 >>> lis=["apple","grape","banana","apple pie"] >>> filter(lambda x:x=="apple",lis) ['apple'] ところが、pyt…

ChainerはVariableに変数を渡してforwardパス、backwardパスを計算するので、パス内に特殊な操作が入ると計算ができなくなる、と困るのでいくつかchainer.functionsに便利な関数が用意されていた。ipython起動してchainer.functionsをインポートしてからdir(…

MS COCO Dataset Introduction from Shinagawa Seitaro www.slideshare.net 割と使うのに苦労しているMS COCOデータセットについて大まかにまとめた。

chainerなどで言語処理を行うときには単語をidに変換して使うため、単語→idの関係を格納する辞書をvocabularyとして用いる。そのため、単語や文章を生成したいという場合にはid→単語に直す作業が必要になる。 逆引きの辞書をつくる手もあるが、idはint型なの…

reddit machine learningから、学習に使うときの画像の取り扱い方を独断と偏見によりまとめた。 www.reddit.com 方法(大体3通り) 1. 大きい画像に合わせて小さい画像の周りを0(黒)もしくは何らかの計算をした値で埋める 2. 小さい画像に合わせて大きい画像の…

PMXエディタ(PMXエディタ_0210: とある工房)を使用してみたら表示されるフォントが異様に大きく表示されてしまい読めない、という問題が起きたのでメモ。 参考： kelorin jo BTA on Twitter: "windows10にしたら、PMXエディタの表示がなんかおかしいんですが…

Chainerで連続時間のRNNを実装中に以下のようなエラーが出た。 Traceback (most recent call last): File "mtrnn.py", line 182, in <module> u_io, u_fh, u_sh, y= forward_one_step(model, x_batch[:,28*j:28*(j+1)],u_io, u_fh, Csc0, args.tau_io, args.tau_fh, </module>…