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    <title>Morphological on akenji&#39;s lab</title>
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    <description>Recent content in Morphological on akenji&#39;s lab</description>
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      <title>Pytorchでの学習／推論の高速化について</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20230318_pytorch_speed-up/</link>
      <pubDate>Sat, 18 Mar 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;モチベーション&#34;&gt;モチベーション&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;JupyterLabのnotebookの格納先をNFSとしている自宅の環境で、NFSサーバをRaspberryPiもしくはHP Z240とした際の性能測定していて、学習ループ（epochを重ねている状態）では、NBの格納先がNFSサーバ、ローカルでも大差ないことが分かった。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;そこで、学習を高速化することにチャレンジしたので、その経過／結果をここにまとめた。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>銀河形状分類のデータセットについて</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20230223_galaxy_dataset/</link>
      <pubDate>Thu, 23 Feb 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20230223_galaxy_dataset/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;はじめに&#34;&gt;はじめに&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;から&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20230219_galaxy_vit_2/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;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。&#xA;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。&lt;/p&gt;</description>
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