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X-WR-CALDESC:[秋葉原] PyTorchのAPI勉強会：optimクラスとtorchク
 ラス周り
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SUMMARY:[秋葉原] PyTorchのAPI勉強会：optimクラスとtorchクラ
 ス周り
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69489
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこの会につ
 いて\nPyTorchを使っている、使っていこうと考えてる方
 を対象としております。\nわからなくても聴講自体は
 可能です。\nタイムスケジュール\n20:00 - 20:10 この会に
 ついての説明など\n20:10 - 22:00 はじめに + 勉強会 + 時間
 が余れば作業時間\n※途中に休憩を挟みます。    \nス
 ケジュール\n取り扱おうと考える関数。    \noptim.Adadelta
 \noptim.Adagrad\noptim.Adam\noptim.SparseAdam\noptim.Adamax\noptim.ASGD\n
 optim.LBFGS\noptim.RMSprop\noptim.Rprop\noptim.SGD\ntorchvision.models\nt
 ransforms.Compose\ntransforms.CenterCrop\ntransforms.ColorJitter\ntransfo
 rms.FiveCrop\ntransforms.Grayscale\ntransforms.LinearTransformation\ntran
 sforms.Pad\ntransforms.RandomAffine\ntransforms.RandomApply\ntransforms.R
 andomChoice\ntransforms.RandomCrop\ntransforms.RandomGrayscale\ntransform
 s.RandomHorizontalFlip\ntransforms.RandomOrder\ntransforms.RandomResizedC
 rop\ntransforms.RandomRotation\ntransforms.RandomSizedCrop\ntransforms.Ra
 ndomVerticalFlip\ntransforms.Resize\ntransforms.Scale\ntransforms.TenCrop
 \ntransforms.Normalize.\ntransforms.ToPILImage\ntransforms.ToTensor\ntran
 sforms.Lambda\nutils.model_zoo\nutils.ffi\nutils.make_grid\nutils.save_im
 age\nis_tensor\nis_storage\nset_default_tensor_type\nnumel\ntensor\nfrom_
 numpy\nzeros\ncat\nindex_select\nsqueeze\nstack\ntranspose\nunsqueeze\nma
 nual_seed\nbernoulli\nmultinomial\nnormal\nrand\nrandn\nrandperm\nsave\nl
 oad\nabs\nadd\nclamp\ndiv\nexp\nlog\nmul\npow\nround\nsigmoid\nsign\nsqrt
 \ntanh\ndiag\nbmm\ndot\nmatmul\nmm\nsymeig\n(次回以降は、様子を
 見ながら決めます。)\n\n仮）\nPyTorchのAPI（nn）  \nPyTorch
 のAPI（nn）  \nPyTorchのAPI（optim）  \nPyTorchのAPI（optim）  \
 nPyTorchのAPI（torchvision）  \nPyTorchのAPI（torch）  \nPyTorchの
 API（torch）     \ngitから検索してヒットしたAPI一覧です
 。ご自由にお使いください。  \nhttps://docs.google.com/spread
 sheets/d/1xujhnDqd7O5h0UPOf_tmyZlQBlnkJTT19eV3RGxHinA/edit?usp=sharing\n
 ※数学の勉強会を企画中なので、途中で変更するかも
 しれません。\n終わった関数\n\nnn.Conv1d\nnn.Conv2d\nnn.Conv3d
 \nnn.ConvTranspose2d\nnn.MaxPool1d\nnn.MaxPool2d\nnn.MaxPool3d\nnn.AvgPoo
 l1d\nnn.AvgPool2d\nnn.AvgPool3d\nnn.AdaptiveMaxPool1d\nnn.AdaptiveMaxPool
 2d\nnn.AdaptiveMaxPool3d\nnn.AdaptiveAvgPool1d\nnn.AdaptiveAvgPool2d\nnn.
 AdaptiveAvgPool3d\nnn.ReflectionPad1d\nnn.ReflectionPad2d\nnn.Replication
 Pad1d\nnn.ReplicationPad2d\nnn.ReplicationPad3d\nnn.ZeroPad2d\nnn.ELU   \
 nnn.LeakyReLU   \nnn.PReLU   \nnn.ReLU   \nnn.SELU   \nnn.Sigmoid   \nnn.
 Softplus   \nnn.Tanh   \nnn.Softmax   \nnn.LogSoftmax   \nnn.BatchNorm1d 
   \nnn.BatchNorm2d   \nnn.BatchNorm3d   \nnn.InstanceNorm1d   \nnn.Instan
 ceNorm2d   \nnn.InstanceNorm3d   \nnn.RNN   \nnn.LSTM   \nnn.GRU   \nnn.R
 NNCell   \nnn.LSTMCell   \nnn.GRUCell   \nnn.Linear   \nnn.Dropout   \nnn
 .Dropout2d   \nnn.Dropout3d   \nnn.Embedding   \noptim.lr_scheduler.Lambd
 aLR\noptim.lr_scheduler.StepLR\noptim.lr_scheduler.MultiStepLR\noptim.lr_
 scheduler.ExponentialLR\noptim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR\noptim.lr_s
 cheduler.ReduceLROnPlateau\nnn.L1Loss\nnn.MSELoss\nnn.CrossEntropyLoss\nn
 n.NLLLoss\nnn.BCELoss\nnn.BCEWithLogitsLoss\nnn.MultiLabelSoftMarginLoss\
 nnn.PixelShuffle\nnn.Upsample\nnn.UpsamplingNearest2d\nnn.DataParallel\nn
 n.parallel.DistributedDataParallel\nutils.clip_grad_norm_\nnn.utils.rnn.p
 ack_padded_sequence\nnn.utils.rnn.pad_packed_sequence\n\n持ち物\n実
 装をされる方はPC\n参加費\n1000円（会場費）\nコワーキ
 ングスペース利用料金としていただいております。\n
 同スペースの月額会員の方であればお支払いは不要で
 す。\n開催場所\nコワーキングスペース秋葉原 Weeyble（
 ウィーブル)\nhttps://weeyble.com/\n\n東京都千代田区神田須
 田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)\n秋葉原駅電
 気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩
 本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分\nその他\
 n途中参加や途中退出は自由です。\n電源、Wi-Fiはあり
 ます。\n\nslack\nhttps://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/\n情
 報共有にSlackを使用します。\n(##python_deeplearning というc
 hannelを使用します)\nグループ\nhttps://www.facebook.com/groups/
 1515619948454253/\n資料もこちらに貼ることがあります。ま
 た質問などご自由にどうぞ。\nその他\n会場のコワーキ
 ングスペースは18:00-23:00でご利用できます。\n事前に来
 て作業していただいても構いません。
LOCATION:コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
  東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３  (野村第
 ３ビル４階)
URL:https://techplay.jp/event/694898?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
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