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[秋葉原] PyTorchのAPI勉強会:optimクラスとtorchクラス周り

イベント内容

この会について

PyTorch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。

わからなくても聴講自体は可能です。

タイムスケジュール

20:00 - 20:10 この会についての説明など
20:10 - 22:00 はじめに + 勉強会 + 時間が余れば作業時間

※途中に休憩を挟みます。

スケジュール

取り扱おうと考える関数。

optim.Adadelta optim.Adagrad optim.Adam optim.SparseAdam optim.Adamax optim.ASGD optim.LBFGS optim.RMSprop optim.Rprop optim.SGD torchvision.models transforms.Compose transforms.CenterCrop transforms.ColorJitter transforms.FiveCrop transforms.Grayscale transforms.LinearTransformation transforms.Pad transforms.RandomAffine transforms.RandomApply transforms.RandomChoice transforms.RandomCrop transforms.RandomGrayscale transforms.RandomHorizontalFlip transforms.RandomOrder transforms.RandomResizedCrop transforms.RandomRotation transforms.RandomSizedCrop transforms.RandomVerticalFlip transforms.Resize transforms.Scale transforms.TenCrop transforms.Normalize. transforms.ToPILImage transforms.ToTensor transforms.Lambda utils.model_zoo utils.ffi utils.make_grid utils.save_image is_tensor is_storage set_default_tensor_type numel tensor from_numpy zeros cat index_select squeeze stack transpose unsqueeze manual_seed bernoulli multinomial normal rand randn randperm save load abs add clamp div exp log mul pow round sigmoid sign sqrt tanh diag bmm dot matmul mm symeig

(次回以降は、様子を見ながら決めます。)


仮) PyTorchのAPI(nn)
PyTorchのAPI(nn)
PyTorchのAPI(optim)
PyTorchのAPI(optim)
PyTorchのAPI(torchvision)
PyTorchのAPI(torch)
PyTorchのAPI(torch)

git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。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xujhnDqd7O5h0UPOf_tmyZlQBlnkJTT19eV3RGxHinA/edit?usp=sharing

※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。

終わった関数

nn.Conv1d nn.Conv2d nn.Conv3d nn.ConvTranspose2d nn.MaxPool1d nn.MaxPool2d nn.MaxPool3d nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d nn.AvgPool3d nn.AdaptiveMaxPool1d nn.AdaptiveMaxPool2d nn.AdaptiveMaxPool3d nn.AdaptiveAvgPool1d nn.AdaptiveAvgPool2d nn.AdaptiveAvgPool3d nn.ReflectionPad1d nn.ReflectionPad2d nn.ReplicationPad1d nn.ReplicationPad2d nn.ReplicationPad3d nn.ZeroPad2d nn.ELU
nn.LeakyReLU
nn.PReLU
nn.ReLU
nn.SELU
nn.Sigmoid
nn.Softplus
nn.Tanh
nn.Softmax
nn.LogSoftmax
nn.BatchNorm1d
nn.BatchNorm2d
nn.BatchNorm3d
nn.InstanceNorm1d
nn.InstanceNorm2d
nn.InstanceNorm3d
nn.RNN
nn.LSTM
nn.GRU
nn.RNNCell
nn.LSTMCell
nn.GRUCell
nn.Linear
nn.Dropout
nn.Dropout2d
nn.Dropout3d
nn.Embedding
optim.lr_scheduler.LambdaLR optim.lr_scheduler.StepLR optim.lr_scheduler.MultiStepLR optim.lr_scheduler.ExponentialLR optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau nn.L1Loss nn.MSELoss nn.CrossEntropyLoss nn.NLLLoss nn.BCELoss nn.BCEWithLogitsLoss nn.MultiLabelSoftMarginLoss nn.PixelShuffle nn.Upsample nn.UpsamplingNearest2d nn.DataParallel nn.parallel.DistributedDataParallel utils.clip_grad_norm_ nn.utils.rnn.pack_padded_sequence nn.utils.rnn.pad_packed_sequence

持ち物

実装をされる方はPC

参加費

1000円(会場費)

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。
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。

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble(ウィーブル)
https://weeyble.com/
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)
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

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。


slack

https://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/

情報共有にSlackを使用します。
(##python_deeplearning というchannelを使用します)

グループ

https://www.facebook.com/groups/1515619948454253/
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。

その他

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。 事前に来て作業していただいても構いません。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/09/11(火)
20:00〜22:00
参加者
2人 / 定員12人
会場
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)

注目のポジション