2025/10/7の研究ログ
from SED-FLの実装 ログ
2025/10/7の研究ログ
仕様書を詰める
copilot-instrunctions.mdなどを整理しよう
cf. Github Copilotをもっと活用する
特にあなたの GitHub Copilot をもっとカスタマイズしよう - VS Code Custom Instructions 編が参考になる
結局これを使うことにした > GitHub Copilot をつかいこなすための copilot-instructions.md の使いかた
分かりやすくて良い
MCPサーバはmcp.jsonに以下を記述すれば良い
cf. VS Code で「Fetch MCP Server」を使う（GitHub Copilot agent mode で利用）
code:_.json
{
"servers": {
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": "mcp-server-fetch"
}
}
}
細かい指示は別途出す > ~.instructions.md
書き方はが参考になった
オリジナルモードで調査を設定するのも良い,というかそうした方が良さそう
その方がよりコンテキストを有効に扱える
とりあえず今の設定でやってみよう
計画 client_appを実装するで昔の実装を参照された
一度コンテナを立て直す
計画の作成は上手くいった. 次は実装
メモ
code: _.py
@app.train()
def train(msg: Message, context: Context):
"""DCASE 2024 SEDをFlowerで学習"""
# 1. DCASE設定読み込み
config = load_dcase_config("confs/pretrained.yaml")
# 2. SEDTask4モデル初期化
encoder = ManyHotEncoder(classes_labels)
sed_student = CRNN(**config"net")
pretrained_model = load_pretrained_model(config"pretrained")
# 3. SEDTask4 Lightning Module作成
sed_task = SEDTask4(
config=config,
encoder=encoder,
sed_student=sed_student,
pretrained_model=pretrained_model,
train_data=train_dataset,
valid_data=valid_dataset,
)
# 4. Flowerからのパラメータ設定
sed_task.load_state_dict(msg.content"arrays".to_torch_state_dict())
# 5. PyTorch Lightning Trainer使用（競合なし！）
trainer = pl.Trainer(
max_epochs=config"training""n_epochs",
enable_progress_bar=False,
accelerator="gpu" if torch.cuda.is_available() else "cpu",
)
trainer.fit(sed_task) # ← SEDTask4をそのまま使用可能！
# 6. 学習済みパラメータを返す
model_record = ArrayRecord(sed_task.state_dict())
metrics = {
"train_loss": float(trainer.callback_metrics.get("train_loss", 0)),
"num_examples": len(train_dataset),
}
metric_record = MetricRecord(metrics)
content = RecordDict({"arrays": model_record, "metrics": metric_record})
return Message(content=content, reply_to=msg)
@app.evaluate()
def evaluate(msg: Message, context: Context):
"""DCASE 2024 SEDをFlowerで評価"""
# モデル初期化
sed_task = SEDTask4(...)
sed_task.load_state_dict(msg.content"arrays".to_torch_state_dict())
# PyTorch Lightning評価
trainer = pl.Trainer(enable_progress_bar=False)
results = trainer.test(sed_task, test_loader)
# obj_metric取得
obj_metric = results0"test/obj_metric" # SEDTask4のtest_step結果
metrics = {"obj_metric": obj_metric, "num_examples": len(test_dataset)}
metric_record = MetricRecord(metrics)
content = RecordDict({"metrics": metric_record})
return Message(content=content, reply_to=msg)
エラーが解決しないと思ったら,BEATs利用の実装漏れがあった
調査させて計画を立てて実装しよう
BEATsの特徴量結合について情報を提供された
BEATs統合方式:
Frame-level統合: BEATsのフレームレベル特徴量とCNN特徴量を時系列で統合
Global統合: BEATsのグローバル特徴量をCNN特徴量に連結
Aggregation: pool1dを使用してテンポラル解像度を調整
埋め込みを先に計算させる
uv run flower/extract_embeddings.py --use_gpu 0`
ベースラインの方で,評価実行次にtestのバッチがうまく読み込めずエラーになっている
どこか修正に漏れがありそう
前回直しているのでログがあるはず