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なかはら いちろう さんがブースト

秒速50センチぐらいで自転車乗ってるおばあさんを徒歩で追い抜かしたんだけど父親が「あれはね、ジャイロ運転だよ おばあさんが自転車を漕いでるんじゃなくて自転車がおばあさんを漕いでる」とかいいはじめてめちゃくちゃ笑ってしまった おばあさん夜道きをつけて

おうちTPUとかあれば、超快適に機械学習できそう。
電源と冷却で死にそうだが

ごん太の回線と、CPU数で殴るしかなさそう。
金に糸目をつけない方法だと、GCEで変換かな。

Google ColabratoryのTPUを使うと、800iter/sで推論できるのだが、そのための前変換が300iter/sしか出ず、かつ転送が挟まって、結局200iter/sで前処理できるので、全体としては150iter/sくらいになってしまう。
もっと高速にやりとりする方法はないかしら。

システムを不用意にapt upgradeしたのが良くなかった。
npmだけ別に入れ直した。nodejsで入るはずなんだけど、よくわからん状態に陥ってた

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フレックスタイム制で遅刻概念無いはずなのに毎朝上司に「すまん出社n時で」と連絡入れなきゃならんの意味分からんな

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皮膚がんの写真には定規が添えてあることに気づいちゃった機械学習の話好き

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夢で、ファンが故障してHDDが過熱してデータを損失する夢を見た。よくない。ちゃんと現実のPCは掃除しておこう

なかはら いちろう さんがブースト

AWS、種類多すぎてんホォってかんじだな

市役所の窓口は、有料でいいからクリアファイルを窓口で用意してほしさある

TPU
バッチサイズが8なので、ノーマルより8倍サンプル食ってるのに、ノーマルの1.5倍くらい速度出てる。
これは、学習が割と一瞬で終わる感じがする

なかはら いちろう さんがブースト

ほむ。すぽちはい、日本でアカウントを作ると無料版では30日間に15時間しか利用できないらしい。アメリカでアカウントを作りなおしてみよう (日本の音楽は聴こえないよねきっと)

ついに。deeplabcutがcolaboratoryのTPUで走ったっぽい。
結構速度出るな。バッチサイズとか調整しなきゃだけど、手元のGPUより速い気がする。ResNet50だから深いやつはTPU向きと聞いたことがある

やっとロスがそれっぽくなった。これで勝つる

ミスってるところ発見。
float32に変換する際に、tf.image.convert_image_dtype使うと、[0,1)にされちゃうので、255.0までと思ってる後段を食わせられてなかった

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