今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．13と14をやりました．ようやく実際にネットワークを組んで学習とテストを行います．簡単な深層学習まで辿り着きました！

ここまで，VS Codeでコンテナ内のディレクトリとローカルのフォルダを紐づけて（初回を参照），ローカルフォルダ内のファイルを直接編集してコーディングしていました． こうすると，コンテナ内ではなくローカルのconda環境とVS Codeが紐づき，文字の自動色…

今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．11と12をやりました．

今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．09から10をやりました．

今日もPython Engineerのチュートリアルをこなしていきます．04から08をやりました．チュートリアルは英語なので，重要単語の日本語の対訳も探りつつ進めます．

Docker環境を構築した前回の続き．とりあえず，Python Engineerさんのチュートリアルを通してPyTorchを動かしてみます．

今更感がすごいですが，それでもPyTorchを触りたいことに変わりはないのでちまちまやっていきます．

使われる用語や用法が紛らわしく，最終的にはいつも詳しい先生にお尋ねして確認する事案，それが私にとっての検定．本投稿は個人的な整理のための記録です．間違っていたら是非とも指摘して下さい．

ImGuiをModernGLと組み合わせて使いたいと思い実装してみました．

簡単なCompute Shader（コンピュートシェーダ）を実装する．単に，画面の座標値 (uv) をRG色に割り当てるだけ．これで，大抵のことはできるようになった！

ModernGLでCubemap（キューブマップ）を使ってみる． キューブマップテクスチャを用意して，それを立方体の6面にマッピングする．単なる動作確認が目的なので，できるだけ簡単に実装する方針．

Texture Arrayを実装する．上下キーを押すことでTexture Array内の2つのテクスチャを切り替える．

今回はαブレンディングを実装する．単にQuadを半透明に表示する．

前回は，既存のモデルデータを読み込んでいた．今度は自分で矩形のメッシュ (Quad) を定義して表示する．今回，少し問題に直面した...

Stanford Bunnyを読み込めたので，以下の2つに挑戦する． 自分で用意したシェーダを使う それをGLFWウィンドウに表示する やはりフレームは自分で更新したい

とりあえず，ファイル周りの扱いを便利にする関数があるようなので使ってみる． 今回は，OBJファイルとそれに付随するテクスチャを読み込んで表示させたい．Windowに関しては，とりあえずで動くModernGL-Windowお手製のものを使う．

そろそろPythonでOpenGLを使ってもいいんじゃないかと思い始めて，よいラッパー (Wrapper) を探し始めた．そこで見つけたのがModernGL． ロゴはダサイけど，チラ見した感じ，設計方針に好感が持てた（私のC++での設計方針に似ていた）ので使ってみることにし…

JSONで記述された2次元配列が1要素ずつ積み重なって縦長になってしまうので読みやすいように整形したい．

Blackというものを使えば，Pythonスクリプトを自動で綺麗にフォーマット（整理）してくれるらしいのでやってみた．

Python初心者なので，まとまった内容をと思いPython EngineerのPythonのOOPのチュートリアルを見ていたところ，追加の内容でDecoratorsの使い方が出てきた．が，正直何のために何をやっているかが分からず混乱してしまった... PyTorchのチュートリアルは分か…

Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS)を使ってみた．環境を用意するのが面倒なのでGoogle Colabを使う．基本的には公式のGitのREADME.mdのやり方に沿うだけだが，日本語の記事もあまり見ないので，備忘も兼ねて残すことにする．

Pythonを使ったファイルのリネーム方法．いつも忘れて調べ直しているので，ここにまとめる．

Anacondaに不具合が出てしまって，根本的な原因が解決できないので，いっそのことと思い再インストールすることにした．その際に遭遇した問題についての覚書です．尚，Windows 10を対象としています．

Open3Dの公式ページに書かれているReconstruction Systemを動かすまでに，ページに書かれていない細かな作業がそれなりに必要だったのでメモ書き程度に書き留めておきます．尚，執筆中に0.5から0.6にアップデートされていました．ということで，テストしたの…

目標 経緯 開発環境 インストール方法 MNISTの例 実行方法 実行結果 目標 Caffe (GPU) をインストールして，サンプルプログラムを実行することで動作確認を行う．前回はGPUを積んでいないノートPCにインストールしたのでCaffe (CPU) をインストールしていた…

大域的目標 今回の目標 自らprototxtを作成し，MNISTの学習を行う 1. prototxtの作成 train.prototxt solver.prototxt 2. 学習の実行 2.1 ファイルを構成 2.2 trainコマンドの実行 Deployment（学習した結果を用いて認識）を行う 1. deploy.prototxtの作成 2…

目標 経緯 開発環境 インストール方法 MNISTの例 実行方法 実行結果 目標 Deep Learningがやりたい！そこでCaffe（カフェ）をインストールして，サンプルプログラムを実行することで動作確認を行い，経験談をまとめた． 追記 この記事を基にしたGPU版のイン…

目標 実装環境 Visual StudioとPython Toolsのインストール サンプルプログラム 遭遇した問題とその対処 問題 対処法 目標 Visual Studioを使ってC++のプロジェクトからPythonのスクリプトを実行する．また，この際に遭遇した「Visual StudioがC++からのPyth…

目標 実装環境 遭遇した問題 解決策 解決策1：conda-forge 解決策2：pipと.whil 解決策3：Python3.5へのダウングレード（未確認） テストコード 実行結果 追記（2020年12月17日） 追記（2020年12月17日） OpenCV 3.3.1の場合，condaコマンドだけで簡単にイン…