import requests, bs4 import argparse import os from mxnet.gluon import utils parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--ID', help='棋士番号', type=int, required=True) args = parser.parse_args() num = args.ID print(str(num)) …

はじめに 環境 バージョン確認（pip freeze） データのダウンロード 実行 はじめに github.com 今回はWindowsでhorse2zebraのデモのみ行った。 Linux or macOSが前提と書かれているがWindowsでも動く（ただしデータのダウンロードに少し骨が折れる） あらか…

はじめに Enhanced SRGAN (ESRGAN)、RRDBについてはこちらを参照 [1809.00219] ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』…

はじめに EDSR、MDSRについてはこちらを参照 [1707.02921] Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』からダウンロードして…

はじめに 環境 バージョン確認（pip freeze） 実行 最後に はじめに 「Super-Resolution-Zoo」として各種学習済みモデルが公開されている。 github.com 今回はその中の「Super-Resolution-Zoo/SRGAN/SRGAN@leftthomas」内の「SRGAN_2x」を使わせて頂く。 環…

github.com 環境 Windows 10 Pro GPUなし Python 3.6.6（venv使用） バージョンの確認（pip freeze） absl-py==0.5.0 astor==0.7.1 astroid==2.0.4 certifi==2018.8.24 chardet==3.0.4 colorama==0.4.0 cycler==0.10.0 gast==0.2.0 gluoncv==0.3.0b20181010 …

初めに 環境 データの取得 画像を表示（必ずしも必要でない） モデル（dcgan_model.py） 実行ファイル 結果 初めに こちらのコードを自分なりに書き換えてみる Deep Convolutional Generative Adversarial Networks — The Straight Dope 0.1 documentation …

はじめに 参考にさせて頂いたサイト 環境 モデル（gan_model.py） 実行ファイル 結果 はじめに MNISTデータを学習させて数字を書かせる。 今回は単純に数字の「5」だけを書かせる。 参考にさせて頂いたサイト aidiary.hatenablog.com github.com 環境 Window…

方法の概略 アイデアはこちらを参考にさせて頂いた。初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング作者:足立 悠発売日: 2017/10/28メディア: 単行本（ソフトカバー）28×28の画像を28個の時系列データ（28単語の文字列）として扱う。（28行） 1つの時系列…