DL Training Routine

ディープラーニングの学習でデータ読んでエポックのループを書いてバッチのループを呼んでloss計算してバックワードしてlossとaccuracyを表示してプログレスバー更新してdevで性能測ってって毎回やるのが面倒なのでライブラリを作った。自分用。

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一息つく

2017年も気がつけば半年経ってしまったが、ようやく身のまわりのことが少し落ち着いた。
ここ半年は目が回るような忙しい状況だった。

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Chainerあれこれ

12月3日にChainerのNStepLSTMの使い方についてQiitaに投稿した。12月に入って今の研究テーマで進めていた手法が行き詰まったために系列ラベリングの手法を考えていたときだった。

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研究室が職場

研究室にいる時間が職場で働いている感覚と全く同じになった。学校という社会に属している感じが全くしない。夏休み前までは授業と課題がベースで、それ以外の時間はひたすら言語処理と機械学習の勉強。先生・先輩・同期と新しい人間関係を構築して、学生に戻ったなあという気持ちがしばらくあった。前期の終わりには解析・学習のアルゴリズムがある程度実装できるようになり、夏休みは研究室にこもって論文を読んだり自分の研究テーマを進めたりすることができた。

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休み明けのハードワーク

2ヶ月間の夏休みが終わり秋学期が始まってから2週間が経った。授業の再開と同時に複数の案件を抱えてしまう状況になり、休み明けから想像以上にハードな毎日を過ごしている。

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Python wrapper for RNNLM Toolkit

I implemented a Python wrapper for Tomas Mikorov’s RNNLM Toolkit (http://rnnlm.org/) .
https://pypi.python.org/pypi/rnnlm-python

Using this, you can train a Language Model from Python. Since this works in C++ in background, training performs as fast as the original toolkit.
This also includes loading function for the binary LM file, so you can even retrive it in Python after training by the original C++ program.

To install rnnlm-python, try this command:

% pip install rnnlm-python

Source code and detailed instruction availble here:
https://github.com/chantera/rnnlm-python

If you find a problem, please let me know in Github.

Tomas MikolovのRNNLM Toolkit (http://rnnlm.org/) のPythonラッパーを実装しました。
https://pypi.python.org/pypi/rnnlm-python

このラッパーを使えばPythonから言語モデルの学習ができます。バックグラウンドはC++なのでオリジナルと同じぐらいの速さで動きます。
学習済みのバイナリファイルも読み込めるので、オリジナルのC++で出力したファイルもPythonから取り扱えます。

インストールは下記コマンドでできます。

% pip install rnnlm-python

ソースコードと詳細は下記で見ることができます。
https://github.com/chantera/rnnlm-python

不具合があればGithub等で連絡いただけるとありがたいです。

最近の進捗

8月に入って早くも2週間が経った。2ヶ月間の夏休みのうち1/4が過ぎたと思うと長いようで短いものだなと感じる。
最近の進捗は停滞気味のような気がしていたが、着実に力がついていると実感する出来事があった。

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