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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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pytorch lightning tutorial - 05 の trainのサンプルの表示について

unser

総合スコア58

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/12/08 04:19

現在,こちらのpytorch-lightningのtutorialで勉強を行なっております.
TUTORIAL 5: TRANSFORMERS AND MULTI-HEAD ATTENTION

こちらに関して質問があります.

セル33に関してtutorialではtestデータに関してはサンプルを表示しているのですが,trainデータに対してはサンプルを表示していないため,表示したいと考え,下記のコードを実装してみました:

python

1pl.seed_everything(42) 2x, indices, y = next(iter(train_anom_loader)) 3visualize_exmp(indices[:4], train_set)

しかし,表示されるのは下記のようなものです.

イメージ説明

明らかにlabelの種類が異なっており,以下のコードでいくつかの画像に関してlabelを確認してみても一致していませんでした.

python

1c=0 2for i in indices.reshape(-1): 3 print(i,train_set[i][1]) 4 c+=1 5 if c>12: 6 break

こちらどのようにしたらtrainのサンプルを表示させることができるかご教授して頂けると幸いです。

補足 :

今回の内容に関する実装はgoogle colaboratory上で

python

1!pip install pytorch_lightning

をした後にセル2,3および
セル26-33までを実装することで再現できます.

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