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- 2. 自己紹介 2 名前： つばめ (Masato FUJITAKE) Twitter : @Swall0wTech 専攻：Computer Vision（元ロボティクス 言語：c言語、C++,アセンブリ… Python：画像処理、機械学習等
- 7. 実装の簡素化（PyTorch-lightning） PyTorchでの開発スピードを爆速にしてくれる！ 7 青いところの領域だけを 実装すれば，後はよしな にやってくれる！ • データセットアップ • モデル • サンプリング • 1バッチあたりの訓練 • 1バッチあたりの評価 • 評価終わりの処理
- 8. シンプル例 class CoolSystem(pl.LightningModule): def __init__(self): super(CoolSystem, self).__init__() # not the best model... self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) def forward(self,x): return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0),-1))) def training_step(self,batch,batch_nb): # REQUIRED x, y = batch y_hat = self.forward(x) loss =F.cross_entropy(y_hat, y) tensorboard_logs = {'train_loss':loss} return {'loss':loss,'log':tensorboard_logs} @pl.data_loader def train_dataloader(self): # REQUIRED return DataLoader( MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32) 8 from pytorch_lightning import Trainer model = CoolSystem() # most basic trainer, uses good defaults trainer = Trainer() trainer.fit(model)
- 10. おすすめ機能 •Trainerにあるデバッグ機能 •Train, Val, Testを１バッチのみ ループしてくれる •16bit Mixed-precisionで高速化 10 # DEFAULT trainer = Trainer(fast_dev_run=True)
- 14. 2つの実験の比較 14