機械学習

Python

リモートGPUでの学習が終了したらslackに通知を送ってくれるPythonプログラムを実装してみた

この記事では、リモートGPUでモデルの学習をするときに、モデルの学習が終わったらslackに通知してくれる仕組みの実装方法をご紹介します! 特に、nohupと組み合わせれば、外出前に学習を返させて、出先から学習が終了したかどうかを確かめる仕組みを構築できるので大変便利です!
Python

nohup + &でバックグラウンド実行しているプログラムを停止する方法

この記事では、nohupと&を使ってバックグラウンド実行をしているプログラムを停止する方法を紹介いたします! リモートのGPUを使用する際にはnohupを使用するのですが、「あ、ここのコード間違えてる!バックグラウンド実行止めて修正しなきゃ、、、」という場面が多々あったので、同じような場面に遭遇した方のお役に立てれば幸いです!
Python

Jupyter notebookをnbconvertでスクリプト化して実行する時に「NameError: name ‘get_ipython’ is not defined」がエラーが出る時の原因と対処法

この記事では、Jupyter notebookをnbconvertやnbdev.export.nb_exportを使ってスクリプト化した際に、Python3で実行をすると「NameError: name 'get.ipython' is not defined」というエラーが出てしまう際の対処法について紹介します! 「Jupyter notebookの時はうまくいったのに、、、」と頭を抱えている方の助けとなれば幸いです!
Python

Practical Deep Learning for Codersの第2章でAzureに登録せずに画像をダウンロードする方法

今回の記事では、「Practical Deep Learning for Coders」の第2章で、AzureのBing AIを利用せずともネットから学習用の画像をダウンロードしてくる方法を紹介します! 「えっ、Microsoft Azureに登録しないといけないの、お金を払ってまで勉強したくはないんだけど、、、」という方はぜひ本記事で紹介する方法をお使いください!
Python

from nbdev.export import notebook2scriptでImportErrorが出るときの対処法

今回の記事では、from nbdev.export import notebook2scriptを実行するとImportErrorが発生する場合の対処法についてご紹介します! 修正版のコードやその他のつまづき事項についても丁寧に解説していくので、お困りの方はぜひ一読ください!
Python

Hugging Face SpacesでModuleNotFoundErrorが出る時の対処法

今回の記事では、Hugging Face Spacesでアプリを動かしたいときに、なぜかModuleNotFoundErrorが出てしまう場合の対処法を紹介いたします! 分かってしまえば解決は非常に簡単なので、解決法を噛み砕いてご説明いたします!
Python

np.column_stackがなかなか理解できないので図解してみた

この記事では、np.column_stackについてなかなか理解できなかったり、どういう風に結合するのかをド忘れしてしまうことが多々あったので、図解してみました! 僕と同じような現象に遭遇している人に届くと幸いです!
Python

pip install したはずなのにNot Found moduleエラーが出る時の対処法

今回の記事ではpip install/conda installしたはずなのに、なぜか「ModuleNotFoundError: No module named 'xxxxx'」となってしまった時の対処法を紹介いたします!
Python

duckduck_searchライブラリを使って、画像のURLを取得する方法

今回の記事では、duckduck_searchを使って画像のURLを取得する方法を紹介します! 私は「Practical Deep Learning for Coders」でDeep Learningの復習をしているのですが、第1章の「Getting Started」の序盤からduckduck_searchの実装の違いにつまづいてしまったので、当レッスンのコードをduckduck_searchの最新版(ver 4.4)に書き換えたコードを紹介していきたいと思います!
Python

for range(len(df))とfor df.iterrows()、どちらが早い?

今回の記事では、私が気になった「for range(len(df))でdfの各行を参照する」 場合と「for df.iterrows()でdfの各行を参照する」場合、どちらの方が性能的に優れているのかを検証してみようと思います!