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つりびとの勉強記録•6日前

CNNのmodel.predict実行時のValueError: Exception encountered when calling Sequential.call().

mnistデータセットを対象にCNNの例題をGoogle Colabで実行しようとしたときのエラー 一度モデルを構築し、予測をしてから、自作のデータセットを読み込んで予測すると以下のようなエラーが出る """ /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 123 finally: > 124 del filtered_tb 1…

#機械学習

関連ブログ

暇さえあればアルゴリズムいじり•2ヶ月前

google colabのライブラリインストールの時間削減の方法

目次 Google Colabでインストールの待ち時間に悩まされるのは非常によくある課題です。Colabはセッションが切れるたびに環境がリセットされるため、重いライブラリ（特にCUDA関連やソースビルドが必要なもの）の再インストールは苦痛です。 インストール時間を劇的に短縮、あるいは「ゼロ」にするための具体的な戦略を4つ紹介します。 Google Driveを「仮想的なインストール先」にする これが最も一般的で確実な方法です。Google Driveをマウントし、そこにライブラリをインストールしておきます。次回以降は、そのパスをPythonの検索パス（sys.path）に追加するだけで、インス…

#google colab#時間削減#ライブラリ
暇さえあればアルゴリズムいじり•2ヶ月前

Google Colabのデバッグ法について

目次 google colabで一番の難点はデバッグだと思っています。 ブレークポイントが打てない、実行したら暫く中が分かりづらい・・・。 実際調べてみると、意外にやりようはある、ということが分かったので今回まとめてみました。 1. マジックコマンド %debug を使う コードがエラーで止まってしまった直後に、**「なぜ止まったのか」**を調べるのに最適です。 使い方: エラーが発生したセルの直後に、新しいセルを作り %debug とだけ入力して実行します。 ipdbという対話型デバッガが起動します。 入力欄に変数名を入れるとその時の値が表示され、u（上へ移動）や d（下へ移動）でエラー箇所…

#google colab#デバッグ#debug
こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•5ヶ月前

【stable diffusion】diffsuers v0.17.0でVAEにおけるMissing key(s) in state_dict:とUnexpected key(s) in state_dict:エラーが発生したときの対処法

スポンサーリンク 以前にgoogle colab上にdiffusers環境を構築しました technoxs-stacker.hatenablog.com diffusersのバージョンを0.17.0にあげたところVAEのload部分でエラーが発生しました Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict: この記事は対処法の備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 2.エラー要因 3.対処法 4.結果 参考 スポンサーリンク この記事でわかること VAEにおけるMissing key(s) in sta…

#Diffusers#Stable Diffusion#Unexpected key(s) in state_dict#Missing key(s) in state_dict#VAE#v0.17.0#AI#Text to Image#Pytorch#google colab
制御工学ブログ•6ヶ月前

モデル誤差抑制補償器のPythonによる無料制御シミュレーション

この記事では、モデル誤差抑制補償器（Model Error Compensator）のPython（Google colaboratory）を用いた無料制御シミュレーションについての説明をします。 まず、制御シミュレーションに必要なPythonライブラリをインストールします。すべて無料で利用できます。 各ライブラリの役割： control: 制御システムの解析・設計専用ライブラリnumpy: 数値計算の基盤matplotlib: グラフ描画・可視化 Google colaboratoryのコードは以下でシェアします。自身の環境にコピーし、上から順番にコードのセルを実行していってください。上記の…

#google colab#制御工学シミュレーション#数値シミュレーション
双子ママ、今日も楽しい！•7ヶ月前

RもPythonもできる！Google Colabでt検定しました！

おはようございます！ ゆきちゃんママです。 ちょこちょこ統計の勉強について書いていますが、今回はこれまで整理してきた分析の「考え方」を、実際に手を動かしてやってみることにしました！ [:contents] 統計の勉強って、どんな段階があるの？ 統計を学ぶとき、ざっくり分けてこんな段階があると思います： 分析の意味や背景を理解する「考え方」 データを整理して分析できる形にする「準備」 ツールを使って実際に分析する「実行」 結果を読み解いて理解する「解釈」 それぞれの視点からじっくり向き合うことって、本当に大事だなあと日々感じています。 Rだけじゃない!? Google Colabで分析できるって…

#AI#t検定#R#Python
こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋•1年前

lightlyを用いてyoloの自己教師あり学習をやってみた

スポンサーリンク 以前に自己教師あり学習をやってみましたが、 前回は画像分類タスクで行いました 今回は物体検出タスクで自己教師あり学習をやってみました この記事は備忘録です 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 1.1 モジュールインストール 2.ソースコード 2.1モジュールインポート 2.2 class code 2.3 load model 2.4 extract backbone 2.5 get output size and Replace PoolHead 2.6 create model 2.7 get datastet 2.8 train 3.結果 3.参考 スポンサ…

#YOLO#物体検出#自己教師あり学習#lightly#ultralytics#google colab#コード
uepon日々の備忘録•1年前

見えない処理を見える化：Pythonのtqdmライブラリ活用術

Pythonでプログラムを実行していると、特に長時間かかる処理の場合、「今どこまで進んでいるのか」「あとどれくらいで終わるのか」が分からずイライラした経験はありませんか？私はいつも「イライラ？」というよりも「やきもき？」してます😑 例えば、大量のファイルを処理したり、APIから何件ものデータを取得したりすると、進捗状況が見えません。さらに以下のようなことが気がかりになってきます。 プログラムが動いているのか止まっているのか分からない 残り時間が予測できず、次の作業の計画が立てられない 処理速度の問題に気づきにくい そんな問題を抱えているときには、プログレスバーを使用することで解決できることもあ…

#Python
uepon日々の備忘録•1年前

【メモ】Google Colabのシェルコマンド(!cd)とマジックコマンド(%cd)の違い

基本的にはローカルで動くコードを書くほうが好きなのですが、動作環境を渡すことやGPUのVRAMが8GB以上必要なプログラムの場合にGoogle Colabを使っています。あんまり慣れていないので結構な頻度でハマります。 今回ハマったこと コードによって生成したファイルをzip圧縮してダウンロードしたかったのですが、以下のように実行するとエラーが発生します。 処理としては/content/drive/MyDrive/witty/resultsに格納されているcsvファイルをzipファイルに固めて/content/data.zipに保存するといったものです。圧縮時にディレクトリ構造は不要だったので…

#google colab