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ivyとはなにか機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow,PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで
原理原則で学ぶ Principle Based 当サイト「PRIME STUDY（プライム・スタディ）」はPython試験、PHP試験等の無料模擬試験サイトです。 （運営元：プライム・ストラテジー株式会社 [Pythonエンジニア育成推進協会Python認定スクール、PHP技術者認定機構ゴールド認定スクール ] ） 模擬試験を何度でも無料で PRIME STUDYではPython試験（Python 3エンジニア認定基礎試験、Python 3エンジニア認定データ分析試験）とPHP試験（PHP 8技術者認定初級試験、PHP 8技術者認定上級試験、PHP 7技術者認定初級試験）の模擬試験を何度でも無料で受験いただけます。 現在のみなさんの合計受験回数は 247,039回です。 ※2025/09/17（当サイト公開後1928日経過時点）Python試験・PHP試験合格を目指すみなさん
2008年04月27日00:05 カテゴリ書評/画評/品評Lightweight Languages 初心者本3.0? -書評 - Jythonプログラミング 毎日コミュニケーションズ編集3部書籍1課吉田様経由で著者本人より献本御礼。 Jythonプログラミング 西尾泰和 初出2008.04.26;発売開始まで更新 著者と同日着である。 宅急便きた - 西尾泰和のはてなダイアリー 意外と厚みもある！ Jythonプログラミング なんとミスリーディングなタイトル!パッケージ!価格設定! これは中級者しか手を出さないではないか。 ものすごくよくできたプログラミング初心者本なのに。本書Jythonプログラミングは、プログラミング言語Javaで実装されたプログラミング言語Jythonを通して、現代的なプログラミングに触れる入門書。おそらく想定読者は「すでにJavaを使っていて、Pythonを学
※ 上表の「単純グラフなど」は、単純グラフ、または 自己ループのみ含む多重グラフを指しています。 グラフの用語¶ 単純グラフ（simple graph）：自己ループも多重辺も含まないグラフ 多重グラフ（multi graph）：単純グラフとは限らないグラフ 無向グラフ（undirected graph）：無向辺だけからなるグラフ 有向グラフ（directed graph）：有向辺だけからなるグラフ 自己ループ（loop）：両端が同じ頂点となる辺 多重辺（multiple edges）：2つの頂点の間に複数の辺がある場合、それらを多重辺といいます 有向辺（directed edge）: 向きがある辺 無向辺（undirected edge）: 向きのない辺 歩道：ある頂点から辺をたどって別の頂点へ行ける場合、その辺の並びを歩道といいます。 路：辺が重複しない歩道を路といい
追記: この記事から8ヶ月後に、パターンマッチ構文はPython に採用されることが決まりました。 PEP 634, 635, 636 (Structural Pattern Matching) を読んだよメモ では最新情報をもとに記事を再構成しています。 昨夜、突如 PEP 622 (Structural Pattern Matching) がpython/peps に投稿されました。python 系のメーリングリストを追いかけていない僕にとっては突然の大物 Draft の登場で、大混乱です。 野心的な PEP が出てきた。なにこれやばい。あとでじっくり読む。 / PEP 622 -- Structural Pattern Matching | https://t.co/HIipocP5Vt https://t.co/o0OUN6BqgH — tk0miya (@tk0miya)
Even if you write clear and readable code, even if you cover your code with tests, even if you are very experienced developer, weird bugs will inevitably appear and you will need to debug them in some way. Lots of people resort tojust usingbunch of print statements to see what's happening in their code. This approach is far from ideal and there are much better ways to find out what's wrong with
意外とまだあんまり知られていないような気がしたので、このブログにも書いておく。 PEP8 と pep8 と pycodestylePython には PEP8 という有名なコーディングスタイルガイドラインがある。 www.python.org そして、そのコーディングスタイルに沿ったコードになっているのかをチェックするツールとして pep8 というパッケージがあった。 pypi.python.org 過去形にするのは半分正しくなくて、上記のように今もある。 ただ、これは後方互換のために残されているだけで、もうバージョンアップはされないだろう。 今後は代わりに pycodestyle というパッケージを使うことになる。 pypi.python.org これは単にパッケージとコマンドの名前が変わっただけ。 とはいえ、こちらはバージョンアップが続くので最新の PEP8 に追従していくしチェック
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1.AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2.AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。本記事の内容は、あくまで筆
技術野郎の復讐---Revenge of the Nerds---[訳註1] Paul Graham, May 2002. Copyright 2002 by Paul Graham. これは、Paul Graham：Revenge of the Nerds を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。プロジェクト杉田玄白正式参加テキスト。 <版権表示>本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/icad.html 日本語訳：Shiro Kawai (shiro ＠ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをま
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら ユニットテストツール「pytest」Atsushi Odagiri氏（以下、Odagiri）：では次にpytestです。pytestもけっこう有名になってきたツールです。flake8とかmypyは静的チェックのツールなので、あいつらは実行させない、つまりコードの内容として「何か危ないぞ」とか「型違うよ」というのをチェックしてくれるツールです。pytestは結局のところユニットテストツールなので、テストで実
Python で正規表現を書いて分析や機械学習のモデル構築、予測に活用する際には、正規表現実行時のパフォーマンスが足かせとなる場合があります。 正規表現の処理に用いられる実行時間がどのくらいになるかはテキストデータの分量や機械学習モデルの精度検証の実行回数に応じて変わってきます。 一つのテキストデータに対する正規表現の実行時間を少なくすることで、タスクによっては全体として大幅な処理時間の短縮が見込まれます。そのことによって精度検証を素早く回したり、テキスト処理実行時の前処理の実行時間を削減する等の効果が得られます。精度検証の間の実行待ち時間やバッチ・キューによる予測時の時間が減り、最終的には精度向上の機会の向上やサービスのユーザ体験の向上に繋がるというわけです。本記事ではPython を用いた場合の正規表現のパフォーマンス改善候補についてリストアップし、具体的な対応方法について見ていき
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