2015年9月 – 踊る犬.netブログ (旧)

Caffe学習チューニングメモ: batch_size変更の注意点

GPUモードで動かすと、環境によってはout of memoryで怒られる場合がある。
その場合は train_val.prototxt ファイル内の batch_size を小さく変更する事で避けられる。
しかし、TRAINフェーズのbatch_size に合わせて solver.prototxt ファイル内の base_lr も小さくする必要がある。

base_lr: 0.01 * sqrt(X)
X: batch_size / 256

つまり、batch_sizeを64にしたなら、base_lrは:

base_lr = 0.01 * sqrt(64 / 256) = 0.005

闇すぎるよCaffeちゃん！

参考

How to train imagenet with reduced memory and batch size? ? Issue #430 ? BVLC/caffe

ObjectMapper+RealmでTo-Many relationshipsを実装する方法

Person [1]-[0..*] Dog の関係を考える。

説明するよりコード見せたほうが早い：

import UIKit
import RealmSwift
import ObjectMapper

class Person: Object {
  dynamic var dogs = List<Dog>()
}

extension Person: Mappable {

  class func newInstance(map: Map) -> Mappable? {
    return Person()
  }

  func mapping(map: Map) {
    result <- (map["dogs"], ArrayTransform<Dog>())
  }

}

class Dog: Object {
  dynamic var name: String = ""
}

extension Dog: Mappable {

  class func newInstance(map: Map) -> Mappable? {
    return Dog()
  }

  func mapping(map: Map) {
    name <- map["name"]
  }

}

ArrayTransform はこちらから拝借。作者に感謝！

// Based on Swift 1.2, ObjectMapper 0.15, RealmSwift 0.94.1
// Author: Timo Wälisch <timo@waelisch.de>

import UIKit
import RealmSwift
import ObjectMapper

class ArrayTransform<T:RealmSwift.Object where T:Mappable> : TransformType {
    typealias Object = List<T>
    typealias JSON = Array<AnyObject>

    func transformFromJSON(value: AnyObject?) -> List<T>? {
        var result = List<T>()
        if let tempArr = value as! Array<AnyObject>? {
            for entry in tempArr {
                let mapper = Mapper<T>()
                let model : T = mapper.map(entry)!
                result.append(model)
            }
        }
        return result
    }

    func transformToJSON(value: List<T>?) -> Array<AnyObject>? {
        if (value?.count > 0)
        {
            var result = Array<T>()
            for entry in value! {
                result.append(entry)
            }
            return result
        }
        return nil
    }
}

UIImageをaspect fill/fitでリサイズする方法

Appleのサンプルコードがそのまま使える(Objective-C)：

上記をプロジェクトに追加して、ブリッジヘッダでインポートしておく。

使い方(Swift)：

// Aspect fillでリサイズ
var imageResized = UIImage(image: image, scaledToFillToSize: CGSize(width: 300, height: 300))

// Aspect fitでリサイズ
var imageResized = UIImage(image: image, scaledToFitToSize: CGSize(width: 300, height: 300))