そう、期末テストの結果が良かったらしく、ご褒美のおねだり目的ではありますが、ニコニコで話してきます! 多気町立勢和中学校. いつものようにご褒… 昨年はイベントが皆無の状態でしたが、まだまだ平常に戻っていないコロナ禍で今年は兄くんの学校で体育祭が行われましたー とは言っても、高校の体育祭なんて平日に開催するし、親が見に行く感じでもないですよね? 私の高校時代もそうでしたね。子どもとし… 妹ちゃんの期末テストは、終了したみたいです。最近、私の仕事が忙しくてなかなか家族と会話ができていないのですが、、、在宅テレワーク、ほぼ毎日。しかも1日中家の中にいるので、ところどころで顔を合わしますが、十分な会話ができていない状況。。。 そんな… 妹ちゃんの期末テストが始まりました。コツコツタイプの妹ちゃんは2週間前辺りからテスト勉強を開始しています。私はテスト週間に入らないと気持ちが入らなかったのですが、2週間前から計画的に取り掛かっているようです。スゴイ そして妹ちゃんは朝型タイプ… ついこのあいだ1学期の中間テストが終わったばかりなのに、妹ちゃんの中学ではもう期末試験のテスト週間に入るようですこれもコロナの関係なのか?東京オリンピック? ?通常よりも1ヶ月近く早いかと思います。 前回の中間テストでは、久々に良い結果を得た妹… そう言えば、先日の塾開催による大学入試説明会でもらった資料の中に、近隣地域の公立高校での指定校推薦の実績値(大学名と推薦枠数)が記載されたプリントがありました。 兄くんには縁遠いことだと分かっていながらも、気になって目を通してみましたー す… この春から兄くんが通い始めている塾が主催する保護者向けの大学入試説明会なるものが開催されましたので、参加してきましたー 私も大学受験を経験しているものの約30年も前のことになりますので、現在の流行や状況を知る良い機会になりました(^^)v基本的にW… 兄くんの高校での保護者会が開催されました。 我が家からは奥さんが代表で出席してくれました。このコロナ禍ということもあり、いつも以上に色々と学校側からも説明があったのだと思います!
PyTorch実践です。前回までの内容はこれ↓ Kerasで単回帰分析実装 Kerasでワイン分類 工作機械ソムリエ - Machine Sommelier by Keras - PyTorchのためのデータセット準備 前回までにKerasを用いた回帰、分類などの例を扱いました。機械学習や深層学習の概要・実装についても学びました。 今回は自分で収集した画像を学習して分類するようなニューラルネットワークを自分で作成します。(バックボーンは選択できるようにしてあります。) 用いる深層学習フレームワークはKerasとPyTorchで、両者の違いも比較します。 プログラムはこちら↓ (実行環境は ページ下部 に記載)(データセットもあるよ) GitHub-moriitkys/MyOwnNN データセットは試しにフックレンチ(62枚)とスパナレンチ(62枚)を収集・拡張して学習・評価(検証)用画像として用います(Figure 1-a, b)。工具分類です。 Figure 1-a. Hook Wrench Figure 1-b. Spanner Wrench 自作NN(MyNet)の入力は28x28x3で出力は2で、分類問題です。ネットワーク構造は下で詳細を述べます。 学習回数はepoch、最適化関数はSGD、損失関数はcategorical crossentropy テスト画像(未知画像)は学習・評価に用いていないフックレンチ2枚、スパナレンチ2枚を用意 UIは前回 PyTorchのためのデータセット準備 で使ったものを流用 おまけで前回の続きの工作機械メーカー2社のロゴ分類もしてみました 自作NNを本記事ではMyNetと呼びます。入力層(28*28*3 nodes)、中間層(200 nodes)、出力層(2 outputs)で構成されるネットワークです。今回はRGBの3チャンネルも考慮できるようにしてあります。構造の概念図はFigure 2. です。 Figure 2. MyNetの概念図 中間層では活性化関数としてReLUを適用し、Dropoutも適用します。 出力層で活性化関数としてsoftmax関数を適用し、クラスごとの出力(2つ) を得ます。 Figure 3. 蹉跎中学校の中間テストがないのですが… | 個別指導塾アップ学習会 枚方市. 機械学習における用語と学習の概念図 ・ ニューロン、ノード 入力信号を受けて何か出力を出す部分の事。Figure 3.
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. 11. 0 torch==1. 0 scikit-learn==0. 19. 1 scipy==1. 基本情報でわかる SQL 「英語だと思って日本語に訳せばわかる」 | 基本情報技術者試験 受験ナビ. 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?
8年生 授業も一生懸命! 本日は5時間目に部活動オリエンテーションがありましたが,もちろん授業も一生懸命取り組んでいます! 8年生の国語では漢字テストがありました。理科では先日に続いて水の電気分解を安全に気を付けて行い,社会では地形図の学習をしています。... 7年生 少ない中での部活動 県南新人体育大会そしてゆたか祭準備のまっただ中ですが,生徒は部活動にも一生懸命取り組んでいます。特別日課て時間の確保が難しい中,キャプテンを中心にどうすれば効率よく練習ができるかを考え,実践しています。頑張れ,豊中生👊... 放課後の教室(8年生) 放課後の教室の様子です。 机と椅子が綺麗に整理されています。 これからも先輩としての姿を7年生にみせてほしいと思います。 8年生 授業風景 先週,体育祭を終え,ほっとする間もなく来週はつくば市新人戦を迎えます。 行事が続いていますが,授業は集中して取り組んでいます。本日の英語の授業では物語文の音読や,内容理解についてグループで話し合いました。 学年集会(8年生) 本日6校時に8年生の学年集会を行いました。 みんな真剣に話を聴くことができていますね。 より良い学校生活を送るために,日々の過ごし方を振り返りました。 素敵な学年をつくっていきましょう! メダカの実験 理科の授業において、顕微鏡を使って生きたメダカの観察が行われました。子どもたちは今までの授業で学んだ顕微鏡の使い方を確認しながら、メダカの毛細血管を観察し、スケッチにまとめました。メダカを慎重に扱い、できるだけストレスを与えないよう...
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!
前期認証式 6限目、ソフトテニス部の表彰式のあと、前期生徒会役員および学級役員の認証式がおこなわれました。 前期の生徒会役員さんは、4月当初から活動をしてくれていましたが、今日の認証をうけて気持ちを新たに活動にとりくんでいってください。 1年から3年までの学級役員さんも、学級のためにこれからお願いします。 【学校生活】 2021-04-25 14:05 up! 第1回 避難訓練 4月19日(月) 先週雨天のために延期となっていた避難訓練が、6限目におこなわれました。 校長先生から、阪神淡路大震災から東日本大震災、そしてこれから予想される南海トラフ巨大地震のような大災害が発生した時に、どのような対応ができるかについてお話がありました。 その後は各クラスに戻って、防災についての学習が実施されました。 【ニュース】 2021-04-20 14:33 up! 1,2年生 みえスタディチェック 本日は1限目から1,2年生は「みえスタディチェック」を実施しました。 今回は、国語、数学、理科の三教科でおこなわれました。昨年学習した内容からの出題でしたが、しっかりできたでしょうか。 【授業】 2021-04-19 15:35 up! 2年生マナー講座 4月15日(木) 本日5,6限目にリアライズの波多野さんに来ていただき、2年生がマナー講座をしていただきました。 今日は職業体験に向けて、電話のかけ方や企業訪問時のマナーについて、実演練習もあわせて教えていただきました。 【コミュニティ・スクール】 2021-04-15 16:36 up! 1年生交通安全教室 4月9日(金) 午後1年生を対象に、交通安全指導員「とまとーず」さんによる、交通安全教室がおこなわれました。 体育館での交通残全についてのお話のあと、運動場にて実技指導をしていただきました。 例年、自転車通学になれない1年生の事故がよくおこります。 登下校時は気をつけて安全運転でお願いします。 【ニュース】 2021-04-11 12:49 up! 1年生マナー講座 本日2,3限目に、1年生A, B組にてマナー講座がおこなわれました。 講師は、昨年度までもお世話になっているリアライズの波多野さんです。 今日は、「マナーとは」「立居振舞」について学びました。 中学校では、地域の企業や施設に訪問することが多くなります。その中で、先生や先輩はもちろん、同級生や地元の方たちに接するときのマナーはとても大切です。今日、波多野さんから教わったことを、どんどん生かしてください。 【コミュニティ・スクール】 2021-04-11 12:23 up!
の中間層をいくつか増やしたとき、Kerasでは base_model. add ( Dense ( neuron_total, activation = 'relu')) PyTorchでは class MyNet2 ( nn. Module): self. fc1 = nn. fc2 = nn. Linear ( neuron_total, int ( neuron_total / 2)) #Intermediate modules to Output Layer self. fc3 = nn. Linear ( int ( neuron_total / 2), 2) x = self. fc1 ( x) x = self. fc2 ( x) x = F. relu ( x) x = self. fc3 ( x) となり、PyTorchでは入力も出力もノード数を明示しています。 ドロップアウトの比較 あまり詳しく把握しきれていないので不安がありますが、KerasではDropout適用を学習時と評価時で切り替える必要がないはずです。PyTorchでは()でDropoutを無効化するので、テスト画像を読み込む際は学習モードではないということを明示するため、 param = torch. load ( weights_folder_path + "/" + best_weights_path) model. load_state_dict ( param, strict = False) model. eval () # ~ Inference model_summaryの比較(パラメータ数) パラメータ数はご覧の通り、完全一致しました。 Figure 5. model summaryによるKeras(左)とPyTorch(右)の比較 GPU利用比較 小ネタですが、KerasではGPUを使う際に記述の変更の必要はありませんが、PyTorchの場合は #image, label = Variable(image), Variable(label) image, label = Variable ( image). cuda (), Variable ( label). cuda () のように書き換えする必要があります。 学習ループ比較 Kerasではtのように記述することで勝手に学習評価のループをエポック数分繰り返します。PyTorchではforループなどで以下のようにエポック数分繰り返します。 def train ( epoch): #~略 def validation (): for epoch in range ( 1, total_epochs + 1): train ( epoch) validation () 出力比較 また、PyTorchはデフォルトでlog_softmaxが使われているので、クラス確率の合計値は1にならないです(softmaxを指定するか、自分で換算する)。 まず、タスクマネージャでPCの稼働状況を確認すると、以下のような違いがありました。 Figure 6.
ポケモンカード(ポケカ)のカメックスgxをメインにしたデッキを紹介しています。カメックスgxを使ったデッキレシピやデッキの使い方を知りたい人は参考にどうぞ。 (ポケモンカード) カメックスvmaxデッキ作りました! 最近、とてつもなく寒いですが皆様は風邪などはひいてないでしょうか。 今回は、最近発売した「カメックスVMAX」のスターターセットを改造してデッキを作りましたので紹介していこうと思います。 IPhone バッテリーの交換時期・寿命を最大容量で確認する. ポケモンカード デッキ 作り方. ポケモンの世界をテーマにしたカードゲーム・ポケモンカード。デッキの作り方やルールが簡単なのでこれから始める方にもおすすめです。攻略や発売予定など最新の情報も手軽にチェックできますよ。今回は、ポケモンカードのおすすめ商品を選び方と共に人気ランキングで紹介しています。 どうも、凱です。 今回は、デッキの作り方ということで、普段デッキを作るうえで意識していることをまとめていこうと思います。 前編と後編に分けて書いていくので、そこだけご了承ください。 第2回は、 1からデッキを作りたいけど、どうやって作ればいいのか。 ãããããããåãã¦ã®äººã§ãä½ãããããããã¾ã§ããããã®ããããç´¹ä»ãã¦ãããã デッキを組む際の現実的な部分を加味せず、 とにかく洗い出します。 60枚のデッキにするのは、そのあとです。 60枚のデッキを目指す. ポケモンカード(ポケカ)の進化について解説しています。進化のやり方や注意点もなどをまとめているので、ポケモンカード(ポケカ)の進化について知りたい初心者の方やこれからポケカを始めたいという方は、この記事をチェック! ポケモンの世界をテーマにしたカードゲーム・ポケモンカード。デッキの作り方やルールが簡単なのでこれから始める方にもおすすめです。攻略や発売予定など最新の情報も手軽にチェックできますよ。今回は、ポケモンカードのおすすめ商品を選び方と共に人気ランキングで紹介しています。 ポケモンカードのジムバトルなどで特に優勝実績の高いデッキを集めてみました。ポケモンカードのデッキを構築する時の参考にしてくださいね。 そして、どれもポケモンカードのジムバトルで優勝しているデッキばかりなので強い!
近くにショップがない方には・・・ ⇒ネット買取参考価格はこちら 通販サイトのお取り扱いについてまとめました。 BOX販売情報 ⇒ ヤフーショッピングで探す ⇒ 楽天市場で探す ⇒ アマゾンで探す ⇒ 駿河屋で探す 上記サイトでお取り扱いがあります。 定価のショップは売り切れています。 定価よりは高いですがアマゾンやヤフーショッピングの一部ショップは少し安いです。 今後、高くなるか可能性があるのでほしい方は早めに買ったほうがいいかもしれません。 その他サイトも載せていますので参考にしてくださいね。 シングルカード販売情報 シングルカードをお探しの方は参考にどうぞ。 ⇒ アマゾン (圧倒的な品揃え、見つからないカードはない!) ⇒ 通販ショップの駿河屋 (送料無料でさらにお得に!) ⇒ カメ本舗で探す ⇒ 遊々亭 (お目当てのカードを探しやすく、品ぞろえが良い) 以上、2019年2月1日に発売されたポケモンカードゲーム サン&ムーン 強化拡張パック「フルメタルウォール」の収録カードの相場、買取情報でした。