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最近の記事

Pythonで同じことをよくググってしまうので、よく使うものをこのページにすぐにコピペできるようにまとめました。汎用的なもの重視でなるべく短くかけるように心がけてます。

requires_gradやzero_gradなど何気なく使っているPyTorchのあれこれを調べました。

PyTorchを使った少々実践的な内容をまとめました。モデルの可視化や保存方法について説明します。また、たまに見かけるtorch.lerpやregister_bufferについてもコード付きで紹介します。

忘れてしまったPytorchの基本を学び直す記事です。Pytorchでよくでるtensorの操作方法やMLPでMNISTの分類を行う方法を実装コードメインで紹介します。また、Google ColabratoryでTensorBoardで可視化する方法も合わせて説明します。

成功者の共通項はなにか?その答えがGRIT(やり抜く力)であるというのが本で述べられている。本では様々な研究やインタビュー結果が論理的にわかりやすく書かれており非常に参考になる内容だった。

Lambdaではできない日時処理をAWS Fargateのタスクのスケジュール実行機能で試してみました。Fargateの基本的な情報やタスクの定期実行を行うまでの手順を紹介します。

本記事では、AWS SAM(Serverless Application Model)について解説します。簡単なテンプレートが提供されているので、それを使って基本の使い方を把握した後、ちょっとした応用をします。内容はAPI Gateway + LambdaでLambdaがS3からデータを取得し、JSONをまとめて返します。

Twitter APIで収集したツイートにPythonで前処理を行い、WordCloudで可視化する方法を紹介します。環境構築はDockerで行い、ツイートの解析にはGiNZAを利用します。自然言語処理の基本的な前処理の書き方について紹介してます、

外山滋比古さんの「思考の整理学」を読みました。30年近く前に書かれたにもかかわらず、今なお人気がある本です。本の帯の「東大・京大で1番読まれた本」、「もっと若いときに読んでいれば・・・」というフレーズが気になり購入しました。内容は30年たっても使える普遍的なもので読んで良い学びになる本でした。

Twitter解析を行うための環境構築をDockerで行いました。自然言語処理ライブラリとして比較的新しいGiNZAを利用します。GiNZAで使用されているSudachiPyのユーザー辞書登録の方法についても書きました。