【PyTorch】モデルの可視化・保存方法について学ぶ

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。

【学び直し】Pytorchの基本とMLPでMNISTの分類・可視化の実装まで

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。

【学び】成功者の共通項！「GRIT やり抜く力」を読んだ感想

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。

PythonとTwitter APIを利用したツイート収集方法

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【学び】入社１年目のお金の教科書 学校では教えてくれない一番カンタンなお金の増やし方

前処理の日時処理をFargateのスケジュール起動で試してみた

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。

AWS SAMの使い方｜ローカル開発からデプロイまで

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。

前処理を行いツイートをWordCloudで可視化する方法

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、

DockerでGiNZAの環境構築をしてみた|SudachPyのユーザー辞書登録方法も紹介

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。

【学び】「思考の整理学」を読んだ感想

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。