Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。質問するChainerはPythonで書かれたオープンソースのディープラーニングのフレームワークです。ニューラルネットワークを構築して訓練するためのオブジェクト指向の高レベルAPIだけでなく、define-by-runアプローチに基づく自動微分APIを提供します。GPUのメモリ解放PCを再起動させずにメモリを解放する方法が知りたいです。再起動や、全てのプロセスを停止させたりはしたくないです。以下はnvidia-smiコマンドを実行した画面です。とエラーが表示されました、デバッグするとlossを計算するときに何か問題があるようですがそれ以上がわかりません。物体検出の学習時エラーがazure上でのみ起こる現在、SSDを用いた物体検出を実施しようとこのサイトを参考に学習を進めています。azure上で実行するとtrainer.run()時に下記エラーが出ます。ご教授よろしくお願いします。件の閲覧数chainerでvalidationが実装できません。『Chainerで作るコンテンツ自動生成AIプログラミング入門』という書籍の第3章を参考に、超解像画像生成のためのCNNを作成しています。作成中のプログラムにvalidationを実装しようとしましたが、エラーが出てしまいました。python3.5.2、chainer6.4.0を使用しています。以下に、変更前のプログラム、変更後のプログラム、エラー文をのせておきます。件の閲覧数オリジナルoptimizerの追加についてChainerにオリジナルのoptimizerを追加するよい方法はないかという趣旨の質問です。現在、フレームワークを使わず、通常のPythonライブラリとCupyだけで作ったCNNで、新しいoptimizerをテストしております。現在のところ、MNISTおよびCifar-10でテストを行い、新しいoptimizerが、Adamなど主要なアルゴリズムより高速であることまでは確認しました。学習ループを直接書いて学習させた場合で、精度が異なってしまいます。各々の行ベクトルの内積をまとめて計算したいです。バッチデータに対する、単純な内積計算です。件の閲覧数Chainerでアウトプットがベクトルのニューラルネットワークを訓練したいChainerでニューラルネットワークの勉強をしています。今、3次元ベクトルtが教師データとして与えられています。このtを用いて、ニューラルネットワークを訓練したいと思っています。教師ベクトルtとのユークリッド距離|t-y|を最小化するように訓練しようと思います。件の閲覧数ラベルなしのセンサデータを使って、分類を行いたいある論文のコピープロジェクトで、耳の中にセンサーを組み込み、表情認識を行う(何もしていない時の出力は0、大きく口を開けた時は1)ということを実装しようとしています。上記のサイトを参考にして、ラベル付けされたセンサデータ(フォトリフレクタ、0.1s*20=2s)をまとめたcsvファイルで学習を行いました。参考サイトのプログラムでは動作したため、データセットの中身がおかしい?とかんがえられます。わからないため教えていただきたいです。modelに代入する段階でエラーがおきます。以下にエラーを示します。件の閲覧数chainerの計算グラフについて以下のコードでMNISTに対してCNNで学習を行なっているのですが、計算グラフ(cg.png)を見るとconcatの後のLinearからしか出力されておらず、訓練データでの精度も低いままになります。モデルの作り方がおかしいのでしょうか。件の閲覧数chainerでデータセット作成時にエラーが出ます。loop:初めて利用します。chainerを利用してdata内の手持ち画像を学習させようとするとエラーが出て困っております。原因と対策をご教授いただきたいです。以下エラーコードとソースです。学習に必要な専用GPUメモリの計算方法を知りたい。状況によって変わると思いますが、ディープラーニングの学習をGPUを使用して行うのに必要な専用GPUメモリの容量の計算方法を教えて頂きたいです。件の閲覧数ChainerでVAEを作るときにloss関数をbernoulli_nllではなくMSEを使うと学習が進まない。Chainerユーザーです。Chainerを使ってVAEを実装しました。実装したコードのコアになる部分は以下の通りです。以下のようなエラーが発生しました。時系列データの学習の再開方法chainerを用いて時系列データの学習を行っております。A1~A99までのデータでEPOCH:100くらいで繰り返し学習させてモデルを作成。次のデータ(仮にQ100とします)を予想します。モデルは保存しておいて、実際のA100が解ったらQ100との違いを損失関数を通してモデルに反映。Q101を予想します。ここまでは良いのですが。