Kaggleに挑戦-19

Peking University/Baidu - Autonomous Driving

Can you predict vehicle angle in different settings?

＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。

＊7th/46 Cell :

全ての配置データを、colで指定した順['x', 'y', 'z', 'yaw', 'pitch', 'roll'] に、arrに追加して、points_dfに格納している。位置座標と回転座標を入れ替えている。この6個のパラメータの分布を以下の6つのCellで表示している。

＊8th/46 Cell :

xの分布

＊9th/46 Cell :

yの分布

＊10th/46 Cell :

zの分布

＊11th/46 Cell :

yawの分布

＊12th/46 Cell :

pitchの分布：お手本の作者は、これはpitchではなく、yawだと指摘している。さもなければ、車が逆さまになる、とのこと。

＊13th/46 Cell :

rollの表示：変換されているが、どのような計算をしているのか理解できない。

＊14th/46 Cell :

車の位置を表示するコード。

余談：

APTOS2019は、kernel-onlyすなわち、Kaggle-kernelでプログラムを走らせ、そこで得られた結果のみ、submitできるというコンペであった。パラメータ最適化のために長時間を要し、1週間くらいは、毎日、10時間くらい走らせていたと思う。もちろん、GPUをONにして。ということで、Kaggle-kernelは使い放題のイメージがあった。

先週の土曜日に、久しぶりに、Kaggle-kernelを使った。自分のAnaconda環境では、車の姿勢検出のお手本のプログラムが、エラーにより走らず、エラーの対処ができなかったからである。

Kaggle-kernelを久しぶりに使ってみてわかったのだが、なんと、GPUの使用時間が、1週間あたり30時間に制限されているのである。昨日から今日にかけて、お手本プログラムを走らせ、ハイパーパラメータを少し変えて効果の確認をしていたら、30時間に達してしまった。今から5日間は、使えないということになる。最後の計算などは、まだ余裕があると思ってcommitボタンをクリックしたら、時間切れのサインが出て使えなくなった。さらに、あと1時間半くらい残っていたのに、さきほど確認したら、オーバーしていて、GPUは全く使えなくなっていた。

気になって、ググってみたら、Kaggleからの制限時間を設けるという告示とそれに対するKagglerからのコメントが延々と続いていた。Googleが運営しているから、時間制限することで、有償のグーグルクラウドプラットホーム（GCP）を使わせようとしているのか、という意見まで出る始末。kernel-onlyコンペが成立しなくなりそう。モデルを変えたりパラメータの最適化をしていたらあっという間に30時間なんて超えてしまう。結果を送信するにはcommitしなければならず、このとき、同じだけの時間、GPUが使われるので、使える時間はもっと少なくなる。

これから、本格的にKaggle-kernelのお世話になろうと思っているので、GPUの使用時間をこまめにチェックし、kernel中で編集する際には、GPUがOFFになっているか否かもチェックしないと、使っていないのに、使ったことになる可能性もあるようだ。

つづく