今回のネタはかなり細かい話なので、前提の説明が必要になる。 調べた結果を最初に書いておくので、それ以降は興味のある人向け。 TL;DR tensorflow の crop_and_resize を使ったモデルを onnx 変換する時は opset 14 以上 を使え crop_and_resize とは AI を使って画像からオブジェクトを検出し、 そのオブジェクトを識別する際の実現方法は次の2つに分かれる。 解析対象の画像を入力してオブジェクトの検出と、識別をそれぞれ別々に行なう2つのモデルを用意する 解析対象の画像を入力し、1つ
このところ、 新しく PC を組んだことに関連するネタばかり書いているが、 多分今回で最後になる。 状況 新しく組んだ PC は、直後から非常に不安定だった。 現象としては以下が発生する。 不定期に画面の更新が止まり、ブラックアウト、あるいは、ホワイトアウトし、 2秒程度経過すると元の画面に戻る 不定期に OS が BSOD (ブルースクリーンでリブート)になる なお、次の画像はその BSOD のイベントログ表示画面のスクショを切り取った画像だが、 見る
数年ぶりに新しい PC を組んだので OS (Win11) をクリーンインストールした。 今回組んだのは AMD の AM5 で、 OS を入れるストレージには M.2 NVMe SSD を使用。 ここで、Windows 11 をクリーンインストールする際に、 どのドライブに OS をインストールするか指定する画面が表示されるが、 期待していた M.2 NVMe SSD が表示されなかった。 代わりに 「ドライバーが見つかりませんでした。 [ドライバーの読み込み] をクリックしてください」 といった趣旨のメッセージ (
ストレージの入れ替えで、 Windows システムドライブをクローンする機会はそこそこある。 通常は、 dd コマンドなどのセクターレベルでのコピーで問題なくクローンできるが、 場合によってはクローンしたドライブで起動できないことがある。 今回は、そんな状況になったクローン後のドライブの復旧方法についてのネタである。 なお、低水準にストレージにアクセスすることになるので、 少しの間違いで致命的な状態になる可能性になる。 事前にバッ
python で AI モデルを検討する際は、 Jupyter Notebook を使用している。 AI モデル検討では巨大なサイズのモデルロードが必須なので、 素の python で実行するとスクリプトを実行する度にモデルロードが入ってしまい、 無駄な時間を消費することになる。 Jupyter Notebook ではセル単位で実行できるので、 モデルロードのセルとモデルを動かすセルとを分けることで、 モデルロードの実行に掛る時間を極力減らすことができる。 そして、そのセル単位での部分実行などを制御している
