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View Code? Open in Web Editor NEWPyTorch公式チュートリアル(日本語翻訳版)の各ノートブックファイル(Google Colab用)です
License: Other
PyTorch公式チュートリアル(日本語翻訳版)の各ノートブックファイル(Google Colab用)です
License: Other
(日本語訳注:英語版は 𝑧𝑖∣∣𝑥𝑖=1=27 .となっていますが、18と思われます。)
と書いておられますが, 27 のままで正しいと思います.
どうして, 18 と思われましたか?
貴重な翻訳をありがとうございます。
1_6_nn_tutorial_jp.ipynb にて
日本語訳注:このチュートリアルの翻訳時上記のURLからデータセットをダウンロードすることができないという現象が発生しています(2020年11月24日-12月9日)。 ダウンロードに失敗した際は下記のコードを利用し、PyTorchのtorchvision.datasetsからデータセットを取得する方法をお試しください。
となっている直後のセル番号4 を実行しましたが、2021/03/06 01:00時点で colab上で実行した際には HTTP 403レスポンスが返ってきます。
下記のように、いったん必要なファイルを data/MNIST/raw 以下に配置したあと、先ほどのセル番号4 を実行することで問題を回避できました。
!wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz -O data/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz !wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz -O data/MNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz !wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz -O data/MNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz !wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz -O data/MNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
reference/detection のコードをimportするときに
Colabでの実行の場合・・・No module named 'torch._six'
Windowsでの実行の場合・・・No module named ’pycocotools’
のエラーが出ます
大したものではないんですが、0_1_tensorqs_tutorial_js
のテンソル操作における算術演算
でtypoがあります。
# 2つのテンソル行列のかけ算です。 y1, y2, y3 は同じ結果になります。
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)
y3 = torch.rand_like(tensor)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)
# こちらは、要素ごとの積を求めます。 z1, z2, z3 は同じ値になります。
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)
z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)
となっていますが、y3
とz3
でコピペ?ミスがあります。以下の様になるかと思います。
# 2つのテンソル行列のかけ算です。 y1, y2, y3 は同じ結果になります。
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)
y3 = torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)
# こちらは、要素ごとの積を求めます。 z1, z2, z3 は同じ値になります。
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)
z3 = torch.mul(tensor, tensor, out=z3)
pytorchの勉強でたまたま本コンテンツを見つけたのですが、y1
, y2
, y3
, z1
, z2
, z3
など出力していないのでしょうか。
大したissueでなくてすみません。
「文字単位RNNによる名前(苗字)の生成」でなく「「文字単位RNNによる名前(苗字)の分類」ですね。
4. 深層強化学習(Reinforcement Learning)
[2] 強化学習を用いたマリオの訓練
の日本語版追加の項目、訓練後の動作を動画で確認する際に
白黒およびカラーの場合に
plt.figure(figsize=(256/dpi,254/dpi),dpi=dpi)
としていますがファミコンの縦の解像度は 240
なので、わずかですが縦に引き伸ばされてしまっているようです
(環境の初期化の項の出力でも、next_state.shape
は (240, 256, 3)
となっています)。
254
ではなく 240
ではないでしょうか?
Pytorchのチュートリアルの日本語訳を見て勉強しております。大変感謝しています。
強化学習を用いたマリオの訓練を見たのですが、一つ確認したいことがございます。
"訓練後の動作を動画で確認" で記憶と学習を実行していますが、ここは機械学習でいう「テストフェーズ」に相当するので実行しなくても良いのかと考えているのですが、如何でしょうか。
よろしくお願いします。
こんにちは。typo、誤訳と思われる箇所を二点発見しましたのでご報告します。
0_5_autogradqs_tutorial_jp
の勾配計算をしない方法
のセクションで、「デフォルトでは全てのテンソルはrequires_grad=True
であり、計算履歴が保持され、勾配計算可能な状態です。」という一文は誤訳と思われます。(原文では「requires_grad=True
であるような全てのテンソルは、…」となっていました。)失礼します。
本リポジトリ内のREADME.mdとindex.htmlの [2] の
本サイトでは 「Gooogle Colaboratory ファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております。
ですが、Gooogleではなくて、Googleなのではないでしょうか?
失礼しました。
非チュートリアルは「Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz」(合計4本)の最後となります。
「非チュートリアル」->「本チュートリアル」でしょうか
プレイしてみましょう!の段落のソースの20-21行目で、
# エージェントのインスタンス化
action = mario.act(state)
となっていて、日本語コメントがおかしいように思います。
英語版では
# Run agent on the state
となっていますので、「エージェントを現在の状態で走らせる」などとされてはいかがでしょうか?
日本語版追加のコードも同様です。
勉強に使わせて頂いており,非常にお世話になっております.
1_7_visualizing_models_data_and_training_with_tensorboard_jpにおいて,
「PR Curves」タブを開くと、それぞれのラベルに対するRC曲線が表示されます。
という文章がありますが,前後の文脈と機能的に
「RC曲線」->「PR曲線」だと思い,issueを建てさせて頂きました.
PRでなく、すみません。
インデックスの長さと指定の仕方を定義することで、Tensorの一つ目の次元に沿って、繰り返し、インデックス付け、スライスを行う方法を提供します。 (日本語訳注:DatasetがTensorの最初の次元をもとにデータの操作を行うのは、最初の次元が個々のデータのインデックス(何番目のデータなのか)を表しているためです。例えば、MNISTデータセットの場合は、一時限目がデータのインデックス、2次元目がx座標、3次元目がy座標になります)
「一時限目」->「1次元目」
こんにちは。誤植と思われるところを見つけたのでご報告します。
0_4_buildmodel_tutorial_js.ipynb の nn.Softmax のところで、
採取的な値は
となっていますが、
最終的な値は
ではないでしょうか?
(原文を確認できなかったので、的外れかもしれませんが。)
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