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) cudatoolk…

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…

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…

Anacondaの使い方がだいぶ変わってきているので、Win10へのインストール方法を再度メモ。 CUDA のインストールに関しては 「fast.ai で deep learning を勉強しよう（１）準備」を参照。 fastaiの仮想環境のJupyterを直接起動するショートカット作成方法を追…

Lesson2では、まずGoogle画像検索を使用して、トレーニング用の画像を集めることから始めます。流れとしては次のようになります。 Google Chrome で画像を検索し、表示されてた画像のURLを書き出したファイルを作成。 そのファイルに書かれた画像をダウンロ…

Practical Deep Learning for Coders, v3 のサイトで Deep Learning を勉強しましょう。 いきなり実践ですから、Deep Learning について用語とイメージぐらいは掴んでおいてから取り組んだ方が良いと思います。用語の意味とか内容に関して分からなくても、説…

Practical Deep Learning for Coders, v3 のサイトで Deep Learning を勉強しましょう。 fast.aiとは 環境構築: Win10 Anaconda インストール GPUを使用する場合 fastai用仮想環境の作成 （option）Anaconda に Proxy設定が必要な時 仮想環境作成（ベースか…