7/5に第7回学生ゼミが開催されました。
今回は深層学習の内容から離れ、片山さんから研究で必要となるツールについての説明をしていただき、実際に環境構築からPyTorch(※)の公式チュートリアルの実行までを行いました。
SSHでの研究室のGPUサーバーやGithubとの接続、Dockerによる仮想環境の構築など、一人で行うには骨の折れる工程を先輩方に丁寧に教えていただけて、頭が上がりません。
やり方を忘れない内に復習しておこうと思います。
次回は前回のゼミで扱った12章「生成モデル」の続きの、GANや正規化フローについて扱います。
※PyTorch…Python向けのオープンソース機械学習ライブラリ。近年最もシェアが高い。本研究室では主にこれを使ってモデルの構築、学習を行う。
We learned how to use the tools such as Git, Github, Docker and PyTorch(※), which are necessary for research from Katayama-san.
It is very painstaking work for those with no experience of using such tools to make SSH connections to servers and build virtual environments with Docker, so I truly appreciate that the senior staffs taught me those tasks carefully from the very beginning!
The next seminar will deal with GANs and normalization flows in Chapter 12 of ‘Deep Learning’.
※PyTorch…Open source machine learning library for Python. It has the largest market share in recent years. In our laboratory, we mainly use it to build and train models.