銀河形状分類のデータセットについて
February 23, 2023に投稿
| Kenji Arai
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はじめに
この記事からこの記事までの5編で、銀河の形状分類をCNN(VGG16、ResNet)、ViTを使って行った。
今後エラーの分析を行うに際して、データセットから改めて再検討したいと思い、この記事で、銀河分類に使うデータセットについて考えてみたい。
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Deep Learning(ViT)による銀河形状分類(その2)
February 19, 2023に投稿
| Kenji Arai
• 翻訳:en
はじめに
この記事で、Transformerの画像処理への適応のVision Transformer (ViT)を用いて、銀河形状分類を行った。今回は、ViTのモデルとして既に学習済みのモデルを使って同じ分類を行った。
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Deep Learning (ViT) による銀河形状分類(その1)
January 9, 2023に投稿
| Kenji Arai
• 翻訳:en
はじめに
昨年末のこの記事で、銀河形状の分類をCNN(VGG16, ResNet)を行ったことを述べた。今回は、銀河形状分類をTransformerを用いたVison Transformer(ViT)で行う。
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Deep Learning (CNN) による銀河形状分類(その1)
December 30, 2022に投稿
| Kenji Arai
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はじめに
Deep Learningを少し勉強してきて、自分の興味ある分野で使ってみることができなかと思い試した。自分は天文が好きで中でも恒星の進化・元素の生成、それから銀河形成・進化に興味を持っている。比較的簡単にできそうな銀河の形状分類にチャレンジした。
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Deep Learning (CNN) による銀河形状分類(その2)
December 30, 2022に投稿
| Kenji Arai
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前回の記事の続き。 epochを重ねても訓練/テスト誤差が改善しないのはどうしてだろうか? この疑問に対して、色々と試した結果を以下にまとめてい
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Deep Learning (CNN) による銀河形状分類(その3)
December 30, 2022に投稿
| Kenji Arai
• 翻訳:en
(その2)の記事の続き。
前回は、VGG16で学習をしたが、今回はモデルにResNetを使ってみる。
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Diffusersの訓練時間による、TITAN VとRTX A4000比較
October 30, 2022に投稿
| Kenji Arai
モチベーション
少し前に、この記事でStable Diffusionについて紹介した。また、この記事では、NVIDIA TITAN VとRTX A4000との実行時間比較を行った。
この記事では、Stable Difffusionの学習時間で、TITAN VとA4000との実行時間比較を行う。
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姫野ベンチマークをTITAN Vで実行
October 29, 2022に投稿
| Kenji Arai
はじめに
先週、NVIDIA TITAN Vをヤフオクで入手した。その実力次第を知るため、姫野ベンチをOpenACCでコンパイル・実行した。対象のGPUは初代TITAN、GTX 1080、RTX A4000、および今回入手したTITAN Vで、各単精度、倍精度での実行結果を測定した。
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Stable Diffusion with Diffusers
October 10, 2022に投稿
| Kenji Arai
はじめに
先月、@ITの記事で、Stable Diffusionという画像生成系のAIソフトを初めて知った。画像生成系は結果が目に見えるので、インパクトがある。Stable Diffusionについては、該当の記事を読んでいただければと思う。
ここでは、Diffusersというライブラリを使って簡単にStable Diffusionを試せるjupyter-labを作成したので、紹介する。
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KubernetesでGPUクラスタ構築 〜 初めの一歩
September 19, 2022に投稿
| Kenji Arai
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はじめに
約1ヵ月前に、この記事でkubernetesを使ってGPUクラスタを構築する記事を書いた。この時はGPUポッドがPending状態で動作しなかった。その後、とある方の助言もあって何とか動くようになったので、ここにまとめる。
自分の環境では、あるノードを起動しないとGPUポッドが立ち上がらないという問題もあるし、更にノード内のGPU指定、更にノードの指定など、想定していることも出来ていないので、「はじめの一歩」とした。
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