勉強する時の環境整備の話です。下記を実行すると、ここに書かれている環境がすでに整っているかどうかの確認ができます。確認する時は次のようになります。fastai.utils.check_perf()"実行するとチェック結果が表示されます。431.36チェック結果に対応すると、CPUでJPEG画像を読み込んで解凍する部分が高速化されるので、機械学習のトレーニング時間が短縮されると言っています。高速で実行するライブラリーとの事です。作業をする時には「!」を先頭につけてコマンドを実行します。ベンチマークがここにあります。Performanceバイナリーの入手とインストールWindows用はコンパイルされたものが用意されていないので、次の非公式サイトから対応するものをダウンロードします。Gohlkeダウンロードしたファイルの保存先を指定してPillow-SIMDをインストールします。インストールする場合です。バージョンを表示してみます。SIMD版が使われています。ダウンロードしてインストールします。cudnnも対応するものをNVIDIAからダウンロードして対応するフォルダーにコピーします。cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.2.24.zip以前のバージョンのCUDAとは別のフォルダーにインストールされるので、前バージョンはそのまま残しておいても問題ありません。新しいバージョンがインストールされると、環境変数にそれがセットされるので、通常は新しい方が使用される環境となります。旧バージョンを削除したい場合には、「設定」の「アプリと機能」から削除したいものをアンインストールします。アンインストールしても手動でコピーしたcudnnはそのまま残るので、消したい場合には、フォルダーを開いて手動で削除します。CUDAのバージョンに合わせます。ライブラリーをインストールします。fastai次の様に実行すると有効なGPUデバイスがリストアップされます。print(error)また、次のように実行するとDevice0のメモリーの使用量を見ることができます。使用した方が簡単です。下記のコマンドで確保されたGPUメモリーを開放する事ができます。出てエラーで実行できない時はメモリーの消費量を抑える必要があります。バッチサイズは省略されると64です。画像サイズを小さくする引数のリサイズ画像サイズを小さくします。224x224画素にすることを表しています。fastaiトレーニング時の計算精度を16bitに落とすことで、メモリーの消費量を少なくすることができます。torch.device('cpu')を追加します。使用済メモリーの解放restartせずに別の事をしたい時に使用しないGPUメモリーを開放したい時には次の様にlearnerをdestroyする事で解放されます。learn.destroy()learnerを保存する時にオプションを付けて開放することも出来ます。立ち上げるには、リンク先を次のようにします。C:\Pythonリンク先の文字の意味は以下のようなものなので、各自の環境で修正する必要があります。学習後、結果をファイルに保存しておきます。learn.export('trained_model.pkl')使用する時に、それを読み出します。load_learner(path,'trained_model.pkl')判定したい画像を読み込んでpredictに渡します。(1)検索はてなブログをはじめよう!feynman911さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。