pytorch tutorial for japanese

昔の自分を確認する用
ハードウェア構成

Description

1-classification_mnist
手書き文字(0-9)認識とtensorboardを用いたloss, accuracyの管理

2-classification_anime
pytorchのデータセットを使わない画像識別

3-distribution_training
分散学習

4-quantize_classification
量子化したmodelの学習

5-segment_Penn-Fudan
物体検出, 領域分割

pruning.ipynb
1-classification_mnistのmodelの枝刈り
torchscript.ipynb
mobilenetv2のmodelのtorchscript変換

Requirement

Mac or Ubuntu

Installation

anaconda導入

最新バージョンを使う場合ここからダウンロード, インストール
実行時の環境はここ からAnaconda3-5.2.0-MacOSX-x86_64.sh をダウンロード, インストール

pytorch導入(仮想環境)

$ conda create -n pt15 python=3.7 -y
$ source activate pt15
$ conda install -c pytorch pytorch=1.5.0 torchvision=0.6.0 cudatoolkit=10.2 -y
$ pip install tb-nightly

install optuna

$ pip install optuna

install apex

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
git checkout f3a960f80244cf9e80558ab30f7f7e8cbf03c0a0
pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

install mscoco evaluate

$ pip install cython
$ pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'