PC環境

Pytorch　GPU版の処理速度を早くするために、MNISTのデータを 初めにGPUへ転送しておく事にした。 その結果、処理速度が向上したので以下にメモしておく。 １．基本となる処理 　　Pytorch CPU版とGP … 続きを読む Pytorch GPU転送を最小にする

Pytorch　GPU版の処理速度が遅い原因として、CPU/GPU転送が 追加で必要になる為と推測した。 そこで、pin_memoryにより転送速度を早くできるか試してみた。 結果は、逆に遅くなった。後の為に以下にメモし … 続きを読む Pytorch pin_memoryはGPU転送速度が早くなるか？

”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した 画像認識プログラムを元にPyTorchのGPU版を以前作成した。 その際に.to(‘cuda’)の命令を使用したが、今 … 続きを読む Pytorch GPU版の見直し

”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した 画像認識プログラムを元に基本版と畳み込みネットワーク(CNN)化した版との 処理時間と認識率を比較した見た。 １．測定結果比較 CNN版の測定 … 続きを読む Pytorch 基本版とCNN版の処理時間比較（CPU)

”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した 画像認識プログラムを元に隠れ層を１ケ増やしたら、認識率が上がるか試してみた。 結論としては、簡単には上がらない・・・。試したものは全て下がった … 続きを読む 隠れ層を増やしても認識率は上がらない？

”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した 画像認識プログラムを元にPyTorchのCPU版とGPU版の処理時間の比較を試みた。 （１）CPU版 　　　訓練に２１５秒、テストに３．３秒で … 続きを読む Pytorch CPU版とGPU版の処理時間比較

”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した 画像認識プログラムをNumPyからPyTorch版へ変えて処理時間の比較を試みた。 （１）numpy 　　訓練に３１４秒、テストに１．４秒であ … 続きを読む PyTorch版とNumpy版の処理時間比較

pythonでmatplotlib.pyplotを呼ぶとカーネルが死ぬ。 下図のエラーメッセージが出る。 OKを押すと元の画面にDead kernelと赤い表示が追加される（下図）。 暫定対策は下図の命令をmatplot … 続きを読む matplotlib.pyplotを呼ぶとカーネルが死ぬ

Cupyが使えないので、代わりにPyTorchでGPU計算を試みる。 PyTorchのインストールで苦戦したので、以下にメモしておく。 １．前提 　　自分のPC環境は以下の通り。 　・GPUはRX2060 　・OSはWi … 続きを読む PyTorchのインストール

CuPyはNumPy と高い互換性を持つと言われているが、完全互換ではない。 その為、NumPyを使ったプログラムをCuPy に変えるのは難しい。 後のために挫折した経緯をメモしておく。 １．背景 　　”ニューラルネット … 続きを読む NumpyからCupyへ変えるのは難しい