さしすせそうみのごちそうさまレシピ 天ぷら 各材料は下ごしらえをして、ころもをつけて揚げる。 創味のつゆ、お湯を合せて天つゆを作る。 器に天ぷらを盛り、大根おろしを添える。 「残り野菜でかき揚げ」 野菜庫の残り野菜を点検。ゴボウ、人参、三つ葉、長いも、絹さや・・・揚げられるものは、 いずれも千切りにして、ころもの残りへ入れ、油の温度を少し下げてあげるのがコツ。
手造りつゆ (化学調味料無添加) かつお風味豊かなこだわりの濃厚つゆ 鰹節、さば節、煮干等よりとった一番だしをたっぷりと使い、まろやかで深みのある本醸造丸大豆醤油と再仕込み醤油、風味豊かな本みりん等を合わせて仕上げた万能料理つゆです。 ざるそば、そうめんをはじめ、煮物、丼物、和え物等、あらゆる和風料理にお使いください。 →送料無料でお得なケース買いはこちら 商品番号: 301 税込価格: 1, 026 円 個数: 2020/08/02 投稿者: たまにゃん 様 おすすめレベル: ★★★★★ 他のつゆが使えなくなります! 調味料としても万能だし豆腐にかけるといくらでも食べられそうなくらい美味しい! 今迄使っていためんつゆが使えなくなりました。 2017/01/30 投稿者: まま子様 これ一筋! 創味のつゆ 天丼のたれ. 化学調味料の入っていないめんつゆを探していました。創味さんで見つけたので早速注文し、お料理に使い始めました。とても気に入っています。 2016/05/27 投稿者: 小夜子様 手造りつゆが好きです。 創味のつゆを使っておりましたが、化学調味料無添加のつゆを見つけたので使い始めました。味は少し違いますがこちらの方が好きな味です。後味もいいのでこちらのつゆで美味しくお料理を作りたいと思います。 2016/02/29 投稿者: 大阪女子様 お助けつゆ。 関西から関東に嫁いだので濃いしょうゆでの味付けがよく出来ず、あまりお料理に自信が無くて困っていると知り合いの方がこちらのつゆを教えていただき今では、いろいろな料理に大活躍してくれて大助かりです。 2016/01/22 投稿者: そう様 ★★★★ お気に入り。 お醤油のように、卵かけご飯にかけるとご飯が止まりません。もちろん他のお料理も美味しく出来ますよ。 2015/10/06 投稿者: M様 お料理の味方! 化学調味料無添加なので使い始めたのですが、なかなか 上手に使いこなせなかったので、このサイトの中にあるレシピで料理を作ったら家族においしいと言われてますが、'手造りつゆ' を使ってるのは秘密です・・・ 2015/02/20 投稿者: みーさん様 おいしいです! 友達にすすめられて買いましたが、すっかりはまってしまいました。 なにより化学調味料無添加がいいですね。 それなのに料理がとてもおいしく仕上がります。 2011/11/04 投稿者: 白川様 自炊が増えました 一人暮らしなのでついついスーパーのお惣菜に頼ってました。娘に薦められて購入したら、何に使っても美味しく出来重宝しています。 2011/10/31 投稿者: 大本様 簡単・安心!
創味のつゆ あまくち だし薫る あまくちつゆ まろやかな甘さのかえしに、風味豊かな一番だしをたっぷりと合わせ、上品でこくのある香り高いあまくちつゆに仕上げました。 そうめん、うどん等の麺類はもちろん、煮物・丼物などいろいろな和風料理にお使いいただけます。 →送料無料でお得なケース買いはこちら 商品番号: 115 税込価格: 358 円 個数: 2017/05/30 投稿者: 加藤様 おすすめレベル: ★★★★★ あまくちのつゆが、わが家にぴったり。 わが家は、少し甘味のある方が好きなのでいつも常備しています。煮物、丼などお手軽に使えるので忙しいときなどは、とても助かります。夏は、そうめんでいただきます。 2016/03/02 投稿者: mee様 とにかく、とってもおいしーい! 天丼 秋山 能久シェフのレシピ | シェフごはん. 一年中素麺が大好きなので、素麺でいただきました。今まで色んなつゆを試しましたが、こんなにしっくり来た味は初めてです。甘口ですが、上品な甘みで、くどさがなく、素麺が最後までとても美味しく頂けました。これは本当におすすめですよ。他のお料理にも是非使ってみたいですね。 2016/01/19 投稿者: マツコ様 少し甘めのつゆ。 夏にそうめんつゆとして美味しくいただいておりましたが、冬はおでんのつゆとして簡単に味が決まり美味しくいただいています。どんぶり物もいいですよ! 2013/06/12 投稿者: 大橋芙美子様 (^▽^)美味しい 「液体だしの素」など、似たような商品は色々ありますが他の商品とは全然違い美味しいです。 「あまくち」は初めてですが期待通りの味と思います。楽しみです。 2013/05/30 投稿者: じゅりあーの様 我が家の味 創味のつゆを使っていますが、我が家は何でも甘口がすきなので、いつもみりんや砂糖を加えておりました。 今回 あまくちを使ってみて、とても気にいりました。我が家の味です。 家族にも好評です。 2013/05/28 投稿者: K子様 まろやかな つゆに感激 創味のつゆ あまくちを、早速使ってみました。 いつも孫たちとそうめんなど食べる時に、つゆの濃さが気になっていましたが、新商品 あまくちタイプは、だしの味と口当たりがとても子供たちにも好評です。これからの夏本番は、創味のつゆ あまくちが使える! あと天丼つゆにもぴったりでした。 2013/05/21 投稿者: NK様 京都旅行に 行ったみたい 横浜生まれで、煮物や汁はお醤油色のものしか作れません。 白い おだしは 京都旅行の時だけのもの・・・と 諦めていました。あまくちが届いて作ったお吸い物 煮物。 京都の味になり 嬉しくなりました。 ありがとうございました。 2013/05/13 投稿者: 田内 京子様 もうすぐ夏やし!
MyNetで中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果 Validationの損失値は下がらなくなります。おそらく、深層ではないただのニューラルネットでは分類できない問題なのでしょう。層を増やすか、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いるか、工夫が必要です。 おまけ 前回の工作機械ソムリエで出たメーカーのロゴについて2社のロゴ分類をします。形状に違いはありますが、ニューラルネット的には分類できるのでしょうか。これはMyNetで試してみます。 学習・評価ではネット上で収集した牧野フライス製作所のロゴとオークマのロゴを用いて、テストでは自分の手書きで書いたロゴを用いました。 自分で書いたやつ。 Figure 12-a. 牧野フライスのロゴの手書き Figure 12-b. オークマのロゴの手書き LossとAccuracyの推移は以下です。 Figure 13-a. Epochに対するLossの推移 Figure 13-b. Epochに対するAccuracyの推移 フックレンチとスパナレンチの学習よりはよく学習できているのではないでしょうか。 推測させると以下のようになりました。 Figure 14-a. 牧野フライスのロゴの推測結果 Figure 14-b. オークマのロゴの推測結果 この結果は非常に良く分類ができています。ロゴくらいの形状の違いがあれば深層ではないニューラルネットワークでも分類が可能なようです。 フックレンチとスパナレンチは単純なニューラルネットでは分類できない 企業ロゴであれば深層でなくても分類できる Windows10 CPU:Core i7-7700HQ Memory: 16GB Graphic board: GTX1060 6GB Strage: NVMe M. 2 SSD 1TB CUDA 9. 0. 176 cuDNN 7. 5 ※CUDA、cuDNNを導入していない方は環境構築が必要です。 Keras==2. 1. 5 tensorflow-gpu==1. 上海の小学生のオンライン学習事情 - 中国ビジネスCOMPASS by クララオンライン. 11. 0 torch==1. 0 scikit-learn==0. 19. 1 scipy==1. 4. 1 ※GPU対応のPyTorch導入はこちらを参考にしてください PyTorch==1. 0をWindowsへ導入 moriitkys 森井隆禎 ロボットを作ります。 AI・Robotics・3DGraphicsに興味があります。最近はいかにしてお金を稼ぐかを考え、そのお金でハードをそろえようと企んでいます。 資格・認定:G検定、Pythonエンジニア認定データ分析試験、AI実装検定A級、TOEIC:810(2019/01/13) Why not register and get more from Qiita?
Kera(左)とPyTorch(右)それぞれの学習時(10epochあたり)のタスクマネージャパフォーマンス メモリ使用量はPyTorch側が小さかったです。Kerasではlistやnumpyの配列でデータセットを保持しているので(本プログラムでは)、どうしてもメモリを消費してしまいます。 GPU使用量もPyTorch側が小さかったです。 次に、KerasとPyTorchのそれぞれのネットワークの学習実行速度を比較します。ネットワークを用いて学習させたときの40エポックにかかる時間[s]を以下の表にまとめました。 Keras PyTorch ResNet 3520 s 3640 s Mobilenet 1600 s 1760 s MyNet 40 s 680 s Kerasはtのverbose=1としているので勝手に出力してくれた値の秒のところを見ています。1ステップあたりの時間から計算すると正確ですが、めんどくさいのでだいたいの値とします。 上記の表からPyTorchの方が若干遅いです(1epochに3秒ほど遅い)。特にMyNetがかなり遅いです。ただしPyTorchの方が省エネ(? )です。PyTorchの方が速いつもりでしたが、コードが悪いような気がします。 ほぼ変わらないスピードで省エネならPyTorchの方が良い気がします。 KerasでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。学習曲線はひどいですが、結果はまあ妥当なところではないでしょうか。 Figure 7. まるこの中学受験と中学ライフ. 学習でのエポックに対するLossとAccuracy(Keras) Figure 8-a. ResNet50による推測結果 (Keras) Figure 8-b. Mobilenet v1による推測結果 (Keras) Figure 8-c. MyNetによる推測結果 (Keras) PyTorchでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。Kerasと同様なので、折り畳みの中に結果を示します。 PyTorchでの学習推測結果のまとめはここをクリック KerasとPyTorchの結果を踏まえて 両者とも傾向としては同じです(ほとんど同じ学習になるようにしたので)。 Keras、PyTorchとも、ResNet、Mobilenetでは分類ができていますが、MNISTレベルのMyNetでは分類できませんでした。ただし、Lossの下がり方を見るにResNetやMobilenetでも学習はうまくいっていないと思われます。今回はテスト画像も学習データに類似しているため、正解したのだと思います。フックレンチとスパナレンチほど類似した分類問題の場合、60枚程度ではデータ数が少ないようです。しかもデータそろえても分類できないような気もします・・・。 ちなみに、MyNetにおいて中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果が以下です。 Figure 11.
?というのも気になります。 兄くんは今年から理系コースを選択したので、理工系学部に向けて頑張っていくのは間違い… ウチの妹ちゃんは今年から中2です!中2というと「厨二病」の全盛期? あと反抗期の年頃でもありとても心配な時期なのですが、幸いにも妹ちゃんはそれほどでもなく、とても良い子です やはり兄くんの反抗期を目の当たりにしてきた下の子なので、同じような状… 4月から新しい塾に通い始めて数週間が経ちました。 兄くんは理系を選択しており、塾では苦手な「英語」と得意な「数学」の2科目を受講することになりました。塾の授業は1科目につき週1回ずつなので、週2で塾通いです。去年(高1)までは週1での個別指導塾通… コロナの猛威は一向に止まない中、新年度の学校生活は順調に始まっています!兄くんも妹ちゃんも新しいクラスにあまり不満は無いようで、ひと安心です(^^) これまで兄くんの塾選びにおいては、色々と起こったことを残しておきたかったので、数か月に遡って書… ようやく兄くんの塾が決まって、入会手続きと初期費用のお支払まで完了しました! 自作ニューラルネットワークで画像分類 by Keras and PyTorch - Qiita. 勉強がそれほど得意ではなく、学習の習慣が付いていない兄くんをどうにかして大学受験で勝負できるようにしたいーと思い、ある程度の期間を掛けて塾選びをしてきました。 や… 兄くんの通う塾は、ほぼ決まりました。最終段階です。ただやっぱり実際の雰囲気などを知りたいので、個別説明の場をお願いしました。 兄くんは参加しないということで、私だけで話を伺いました。 電話での印象も良い感じだったので、それほど身構えずに訪問… 兄くんの大学受験向けの塾選び。いよいよ候補は2つに絞りましたー! ・大手予備校の代表としてK塾・地元特化型の中堅塾「A」 ※全国区じゃないので一応伏せときます と書きつつも、私の心はもう固まっています。 でもでも、とりあえずWebサイトで情報を集…
受験生時代、学校のホームページの学食ページを見て、夢を膨らませていたまるこです🤣 そんなまるこは、現在週2回ほど学食で食べてます。当たりはずれはあるようですが美味しいそうです。 コロナで学食メニューが減らされており、日替わりランチや焼き立てパンなどは、今は食べられず、容器は使い捨てのもので、人数制限もあるので、思い描いていたような学食ライフは送れていません。 中学生と高校生の学食は別なため、新入生だからといって肩身の狭い思いをするようなことはないようですけどね。 大学附属の学食は規模も大きく充実しているようですね🍽 コロナ以前の楽しい学食に戻る日が早く来ますように!
通信制高校サポート校に入学した息子です。 息子の今までの詳細は一番下にリンクをはるので はじめましての方で興味のある方は読んでみて ください。 こんばんは 6月12日先週土曜日に通信制高校の 懇談会と個別面談がありました。 中間テストとレポート提出の結果が成績表に なった形で渡されました。 息子の通ってる通信制高校サポート校は 各教科ごとの出席率、レポート、テスト結果の 3つがそれぞれ基準を越さないと単位がとれ ません。 最初に強調して説明がありましたが、いまいち 実感がなかったのですが、今回の成績表で よくわかりました 息子の各教科の出席率は20%から40%の間が 多かったです。2/3以上必要なので、恐ろしく 足りてません なぜか芸術だけは80%の出席率でした この出席率の不足分を夏休みの補講期間や 追加のレポートで補うことは可能だそうです。 そして、この学校にはもうひとつ個人クラスが あって、こちらに移ると全く基準が違くなり 週に1.