2025/8/17の研究ログ

Cross-Attentionで特徴量を入れ込む

補助デコーダで学習を効率化?

Conformer,MambaとGRUを入れ替える

先にモジュールの理解と実装かな

全体的に,モジュール単独の理解と実装なら手がつけられる

! MPS適応の割合を減らし,他の理解を深めよう

昨日の結果を踏まえ,やはりMPS対応のコードを見直す方針が良さそう

改めて対象を整理する: 改修箇所を列挙

Safeloader > collate.py

prepare_runのnew_sd > train_pretrained.py

sed_trainer_pretrained.py

transfer_batch_to_device()

複数の.contiguous()

on_validation_epoch_end() < validation_epoch_end()

view()に対応した.contiguous().reshape() > CRNN.py

hdf5ファイル読み込み, Noneと何かに対応 > datasets.py

自分のログを見るのが早いかもな

今気づいた

コードを読む

一度じっくり眺めてみる

test_state_dict (dict, optional): if not None, no training is involved. This dictionary is the state_dict to be loaded to test the model.

single run の引数

training時はNone

ソニックが想像以上に揺れるので中断

寝てた

この座席は随分と寝づらいな