MachineLearning

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PyTorch 1.5 レシピ : TorchScript : Flask で配備する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 レシピ (プロダクション) Flask で配備する】 今回が最後のレシピになります。「Flask で配備する」では以下を学習します : (1) 訓練モデルを web API を通して公開するため […]

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PyTorch 1.5 レシピ : TorchScript : 配備のための TorchScript (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 レシピ : 配備のための TorchScript】 今回のレシピは TorchScript を扱います。このレシピでは TorchScript について以下を学習します : (1) TorchS […]

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PyTorch 1.5 レシピ : 量子化, テキスト, モデル最適化 : 動的量子化 (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 レシピ : 動的量子化】 今回のレシピは「動的量子化」です。このレシピでは動的量子化とは何か、それはどのような恩恵をもたらすかを説明し、LSTM-スタイルのリカレント・ニューラルネットワーク上の […]

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PyTorch 1.5 レシピ : 可視化, TensorBoard : PyTorch でどのように TensorBoard を使用するか (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 レシピ : どのように TensorBoard を使用するか】 今回のレシピは「PyTorch でどのように TensorBoard を使用するか」です。TensorBoard は機械学習実験の […]

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PyTorch 1.5 レシピ : 説明可能性, Captum : Captum を使用したモデル説明可能性 (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 レシピ : Captum を使用したモデル説明可能性】 今回のレシピはモデルの説明可能性を取り扱います。Captum はモデルがどのように動作するかを明らかにし、データ特徴がモデル予測やニューロ […]

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