目次
1. 目的
2. AUTOGRADとは
3. AUTOGRADを体験
著者別アーカイブ： 斎藤 勇哉
【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )① 〜テンソル〜
目次
1. 目的
2. テンソル入門
2.1. 未初期化テンソル torch.empty()
2.2. 乱数 torch.rand()
2.3. 零行列 torch.zeros()
2.4. 任意のテンソル定義 torch.tensor()
2.5. テンソルの再定義 .new_と.randn_like()
2.6. サイズの確認
2.7. 足し算
2.8. スライス
2.9. リサイズ
3. テンソルとNumPyのやりとり
3.1. テンソルからNumPy arrayの変換
3.2. NumPy Arrayからテンソルの変換
Google Colaboratoryの使い方
目次
1. Google Colaboratoryとは
2. PCスペック
3. 利用制限
4. 準備
5. ファイル名変更
6. シェルコマンド実行
7. ファイルのアップロード
8. ファイルのダウンロード
9. Google Driveのマウント方法
10. GPUの利用方法
【PyTorch】開発環境の構築～インストール方法～
1. 目的
2. 自身のPCを使用する場合
2.1. PCスペック
2.2. PyTorchのインストール方法
3. 自身のPCを使わない場合
3.1. PCスペック
3.2. PyTorchのインストール方法
画像ファイル形式の種類
目次
1. 目的
2. 画像ファイル形式
2.1. DICOM（拡張子: .dcm）
2.2. ANALYZE（拡張子: .hdr/.img）
2.3. NIfTI（拡張子: .nii）
2.4. MIF形式（拡張子：.mif）
2.5. MGZ形式（拡張子：.mgz）
2.6. GZ形式（拡張子：.gz）
脳画像解析の概要
目次
1. 脳画像解析とは
2. 脳画像解析の種類と特徴
3. 画像解析一連の流れ
3.1. DICOMを脳画像解析用のファイル形式に変換（例: DICOM→NIfTI）
3.2. 画像に問題がないかチェック
3.3. 前処理
3.4. 統計解析