電脳ヨーグルト(技術ブログ)

勉強したことを淡々とメモしていきます

2018-01-01から1年間の記事一覧

書きなぐりnumpy、scipy、pandas、matplotlib

Numpy 配列作成はnp.array([1,2,3,4]) データ型.dtype 次元数.ndim 要素数.size Numpyで乱数を発生させる。 random.seed(0) #正規分布(平均0,分散1)の乱数を10個発生 norm_random_sample_data = random.randn(10) random.choice(norm_random_sample_data,10)…

Numpyの次元の追加と入れ替え

画像をnumpy配列にしたい Numpyの次元の追加と入れ替え 次元の追加 追加したいデータが入った変数[np.newaxis, :, :] 一次元追加 x.shapeが(3,5)だったら x = x[np.newaxis, :, :]を入力すると x.shapeは(1,3,5)になる 入れ替え 入れ替えたいデータが入った…

sys.argについて

sys.argとは sys.argv[0]はスクリプトファイル名 argvs = sys.argv #コマンドライン引数を格納したリストの取得 argc = len(argvs) # 引数の個数 例えば python example.py test.txt help abc を実行したとき print (argvs) print (argc) >>[‘example.py’,’t…

東大の松尾研究室が出した無償の演習コンテンツ

東大の松尾豊准教授の研究室がデータサイエンティストを目指す人に向けて、機械学習に関する講義内容を無償公開されました。 以下のホームページでファイルのダウンロードができます。 グローバル消費インテリジェンス寄附講座演習コンテンツ 公開ページ | …

pythonのlenとrangeとrandom

リストからランダムに一つのの要素を取り出す import random random.choice(リスト)で一つの要素を返す。 Ex. target = [1,2,3,4,5] print(random.choice(target)) 実行 >>3 range()関数for文とよく使う Ex. for a in range(3) print(“A”) >>AAA len()関数は…

numpyのuniformとreshape

uniform random.uniform(low,high) low以上high未満の一様乱数を1個生成 np.random.uniform(low, high,size) low以上high未満の一様乱数をsize個の配列を生成 Ex. np.random.uniform(-1, 1, 100)の場合、 -1以上1未満の一様乱数を100個生成 [0.323, 0.313, 0…

GANで生成した画像をベクトル化するVevtorizer実装

VEVTORIZER実装続き エラー AttributeError: 'VectorizerUpdater' object has no attribute 'vec_optimizer' vec_optimizerではなくget_optimizer修正 エラー TypeError: 'type' object cannot be interpreted as an integer z = Variable(xp.asarray(gen.ma…

pythonのクラスとインスタンスについて

クラスとインスタンス passは何も処理がないことを表す クラスとは設計図のことで、クラスを実際に使えるものとして変換したものをインスタンスという。 インスタンスはクラス()とすることで生成できる。 クラスの中で定義した関数をメソッドと呼ぶ。 メソ…

DCGANのモデルの層の数を変更してtestしてみる。

GANで生成する画像の精度を上げるために、DCGANのモデルの層の数を変更する。 Generatorの方 畳み込みを1層増やしてself.dc5までにするself.bn4も追加。 追加した畳み込み層に対応する活性化関数(Lelu)を追加する。 そのまま畳み込み層を増やしただけだと生…

学習済みGeneraterのテスト

DCGANで学習させたGeneraterを用いてtestすることが目的 python test3.py –g 0 –i mimosa2_0001 -m__history/mimosa_0001/gen_iter_131250.npzで実行した。 エラー文 ValueError: numpy and cupy must not be used together type(W):<class ‘cupy.core.ndarray’ >, type(x):<class ‘numpy.ndarray’> Wとxの型が違</class></class>…