OxyPlotの使い方 ViewのPlotを画像保存するビヘイビア

OxyPlot WPF Prism

WPFでChartグラフを表示するためのライブラリーに OxyPlot があります。View に Plot を貼りつけて XAML で作成した Chart を保存するビヘイビアについて書いてあります。ViewModel から自動で View の Plot を保存する為の仕組みも組み込んでいます。

  • OxyContextMenuBehavior の仕様
  • ビヘイビアコード
  • まとめ
  • 作成したソースコードの場所
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OxyPlotの使い方 表示の高速化

OxyPlot WPF Prism

WPF で Chart グラフを表示するためのライブラリーに OxyPlot があります。リアルタイム系の Chart を表示しようとすると、どうしても表示の遅さが気になります。高速表示する為にはどうしたらいいかを考えてみました。

  • 高速表示の為に注意する事
  • OxyPlot サンプルソフトでのフレームレート測定
  • Chartの重ね合わせによる高速化
  • まとめ
  • 作成したソースコードの場所
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OxyPlotの使い方 ScatterPoint & PolarChart

OxyPlot WPF Prism

WPFでChartグラフを表示するためのライブラリーに OxyPlot があります。OxyPlot には 散布図用に ScatterPoint があり、点ごとにサイズと色が指定できます。要素数制限付きの ObservableCollection と合わせて、リアルタイム表示用に残像的なイメージのアニメーションサンプルを作ってみました。

  • OxyPlot アプリケーションの基本構成
  • 要素数制限付きの ScatterPointCollection
  • ScatterPointCollection と DispatcherTimer の追加
  • View の作成
  • LinerColorAxis の設定
  • ScatterSeries の設定
  • Plot v.s. PlotView & PlotModel
  • 作成したソースコードの場所
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要素数制限ObservableCollection

WPF C#

ログ等を蓄積して画面に表示する為に ObservableCollection を使用する時に、蓄積データ数に制限をかけられるクラスを ObservableCollection をベースに作りました。 データを足して行った時に、所定数を超えると古い要素が削除されます。

  • 要素数制限付きObservableCollection
  • 使い方
  • 別スレッドからのアクセス
  • サンプルアプリケーション
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fast.ai で deep learning を勉強しよう（７）Lesson 3: Planet Amazon dataset

Python Deep Learning fastai

Lesson3 では、Kaggle のデータセットを使ってマルチラベルについて学びます。

以下は Planet Amazon dataset の部分を抜き出した内容に簡単な解説を付けたものです。

Windows10 Python3.7.1 fastai 1.0.57 Pytorch1.2.0 (py3.7_cuda100_cudnn7_1) cudatoolkit10.0.130 cudnn7.6.0

  • lesson3-planet.ipynb
  • Getting the data
    • Kaggle API を使ってダウンロードする方法
    • 直接ダウンロードして展開する方法
  • Multiclassification
  • Databunch
  • Model & Learner
  • Training
    • Choosing learning rates
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fast.ai で deep learning を勉強しよう（６）Colaboratory

Python Deep Learning fastai

メモリーを多く積んだGPUボードを持っていない時にはクラウドで勉強した方が現実的です。 Google の無料 Jupyter 環境である Colaboratory で fastai を実行する方法です。

  • Accessing Colab
  • Configuring your notebook instance
  • Saving your notebook
  • Saving your data files
  • Colabo と Windows との違い
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fast.ai で deep learning を勉強しよう（５）Performance Tips and Tricks

Python Deep Learning fastai

fast.ai を WindowsPC で勉強する時の環境整備の話です。

Windows10 Python3.7.1 fastai 1.0.57 Pytorch1.2.0 (py3.7_cuda100_cudnn7_1) cudatoolkit10.0.130 cudnn7.6.0

  • 画像読込の高速化
    • libjpeg-turbo のインストール
    • Pillow-SIMD のインストール
      • バイナリーの入手とインストール
      • Pillow-SIMD インストールの確認方法
    • CUDAバージョンアップ
  • GPU Notes　CUDAメモリー量の確認
  • メモリー不足対策
    • バッチサイズを小さくする
    • 画像サイズを小さくする
    • 計算を16bit にする
    • CPUで処理したい時
    • 使用済メモリーの解放
  • fastai用 Jupyter の起動バッチファイル作成
  • 学習結果を保存して使用する時
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