AI・機械学習 PyTorch混合精度は常に速い？RTX 5070 TiでFP32・TF32・FP16・BF16を各5回比較
PyTorch 2.13.0+cu130GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB / WSL2 Ubuntu 26.04FashionMNISTのCNNに混合精度学習のAMPを入れてみました。このモデルでは...
yuyuyu
AI・機械学習 AI・機械学習 FashionMNISTのCNNをCPUとRTX 5070 Tiで学習する：小さいNNでは負けたGPUが逆転するまで
PyTorch 2.13.0+cu130CPU: Core i7-14700F / GPU: RTX 5070 Ti 16 GBDigitsの小さなネットワークではGPUのほうが遅かったので、FashionMNISTのCNNでも試しました。...
AI・機械学習 NumPy製ニューラルネットをPyTorchへ移植する：自動微分の一致とCPU・GPU速度を実測
PyTorch 2.13.0+cu130CPU: Core i7-14700F / GPU: RTX 5070 Ti 16 GBNumPyで書いた2層ネットワークをPyTorchへ移しました。重みをそのままコピーして比べると、手書きの逆伝播...
AI・機械学習 NumPyだけで2層ニューラルネットを作る：逆伝播を勾配チェックしてDigitsを96.44%分類
Python 3.14.4 / NumPy 2.5.2自動微分・深層学習フレームワーク不使用loss.backward()が計算しているものを追うため、NumPyだけで小さなニューラルネットを書きました。8×8画素のDigitsを入力し、6...
AI・機械学習 scikit-learnのDigitsでロジスティック回帰とSVMを比較する：正解率だけで決めない機械学習入門
Python 3.14.4 / scikit-learn 1.9.0データ: 8×8手書き数字1,797枚、10クラスscikit-learnに入っている手書き数字のDigitsを、ロジスティック回帰とRBF-SVMで分類してみました。8×...
AI・機械学習 Windows 11＋WSL 2でPyTorchからRTX 5070 Tiを使う：CUDA確認からCPU/GPU実測まで
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.14.4、PyTorch 2.13.0+cu130W...
AI・機械学習 RTX 5070 TiでOllamaを動かしたらGPUを認識しない：0xc0000005の切り分けとCPU実測
Windows版のOllama 0.32.15を入れたところ、RTX 5070 Tiを使わずCPUで動いていました。モデルは起動するのに、GPUを探す段階でllama-server.exeが0xc0000005を返して落ちます。試した設定変...
English Fix Xcelium 26.03 GUI Corruption over VNC on Rocky Linux 8.10 with Xfce4
Xcelium 26.03 menus and toolbars rendered incorrectly when accessed through VNC on Rocky Linux 8.10. Resizing or maximiz...
環境構築 Rocky Linux 8.10＋VNCでXceliumのGUI表示が崩れる問題をXfce4で解決した
Rocky Linux 8.10にVNCで接続し、Cadence Xcelium 26.03などのEDAツールを使っていると、メニューやツールバーの描画が崩れることがありました。ウィンドウの最大化・全画面化・サイズ変更をきっかけに表示がおか...
English Fix ipsendwin “wpcap.dll was not found” after installing Wireshark on Windows
If ipsendwin stops at a wpcap.dll was not found error, check the packet-capture installation before reinstalling the app...