機械学習

PyTorchモデルをTorchScriptに変換する方法

 機械学習モデルの構築はPythonを使うのが一般的です。しかしモバイルアプリやその他組み込み環境に機械学習ができるレベルのPython環境を整えるのはかなりシンドイと思います。ここではPyTorchのモデルをTorchScript形式に変換し、容易にデプロイができる状態を目指します。

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pydominoで日本語音声データの強制アライメントをやってみた

 日本語のテキストと音声を音素レベルで対応をとる強制アライメントツールpydominoを使ってみました。pydominoのインストールから使い方、音素対応表の紹介を行っています。また、実際に母音や子音を含む音声データを波形やスペクトログラムで可視化しながら結果の検証を行いました。

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PyTorchで始める手書き文字認識(MNIST)学習・検証コード

 機械学習を活用したアプリ開発を学ぶ第一歩として、PyTorchを使った手書き文字認識(MNIST)に挑戦します。本記事では、モデルの学習から検証までのコードを習得しましょう。MNISTの学習ができるようになれば、自分のデータで学習モデルを作成することもできるようになります。

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Google ColabでPyTorch開発環境を構築する方法

ブラウザ上でGPUを使ったPython開発ができるGoogle Colaboratoryを使ってみます。ここでは知識ゼロから始められるようにGoogle Colabの概要から説明し、PyTorchによる機械学習を行うための環境構築を行います。

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PyTorchのネットワークモデルをクラスで書く時のメモ

PythonのディープラーニングフレームワークであるPyTorchはネットワークモデルをモジュール化して使うとわかりやすいコードになります。ここでは初心者向けにクラスの使い方と、簡単な線形ネットワークを例にモジュール化の方法を紹介します。

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