Kaggleに挑戦-20
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。
＊Kaggle-kernelでやりたいことがある（自分の環境ではエラーが発生するプログラムを動かしたい）ので、CPUだけでどれだけ進むかチェックする。比較した結果、GPUを使用すると約50倍の速さになることがわかった。ということは、GPUを使用して3時間かかる計算は、6日以上かかるということになる。あと3日と16時間でリセットされるので、このまま走らせるのは無意味だということかもしれないが、少しでも前に進めるのだからCPU onlyもやっておこう。
Kaggleさんからは、貴重な計算資源を無償で提供していただいているのだから、特にGPUは、もっと有効に使わないといけないな。
＊CPUのみで長時間計算させようとしたら、止まっていた。9時間くらい連続で計算させると止まるようになっているのかな。残念な仕様だな。
＊14th/46 Cell : 車の位置(x, y, z)を画像に表示する。
位置情報は、全て、train['PredictionString']に入っている。2217番目の画像に、位置情報を表示するので、train['ImageId'][2217]のファイル名の画像と、その画像中の車の位置情報train['PredictionString'][2217]を呼び出し、関数get_img_coords(s)により、画像上における車の位置情報 img_xs, img_ys を計算して、画像上に丸印を付けている。
つづく
