プログラミング

200倍の高速化が処理によって可能！！CuPyはPythonからGPUを利用するためのライブラリです。CuPyは、Numpy・SciPyを対象にして、既存コードを簡単に書き換えることができるという特徴があります。この記事では、CuPyのインストールについて解説しています。

PyBulletを用いれば、深層強化学習やロボットシミュレーションがPythonで実現できます。PyBulletを機能させるのには、結構手間がかかります。この記事では、適切にPyBulletをインストールできるようにわかりやすく解説しています。

「IPAdic（IPA辞書）をインストール？」このように思う人が、いるかもしれません。MeCabのラッパーであるfugashiやmecab-python3には、初期時点で辞書がありません。こんなときは、「pip install ipadic」で一撃です。

mecab-python3はPythonのライブラリです。そして、MeCabのラッパーです。mecab-python3をインストールすれば、すぐにMeCabをPythonから利用することができます。この記事では、mecab-python3について解説しています。

Mecabのラッパーであるfugashiを知っていますか？fugashiを使えば、Windowsでも簡単にPythonからMecabを利用することが可能になります。この記事では、fugashiのインストール方法・辞書の追加方法について解説しています。

「最先端の自然言語処理」を触りたければ、HuggingfaceのTransformersをインストールしましょう。BERTをもちろん、60以上のアルゴリズムをTransformersで試すことが可能です。この記事では、Transformersについて解説しています。

「Webでグラフなどの動的コンテンツを表示させたい」「でも、Pythonのスキルしかない・・・」このような方に朗報です。Plotlyを使えば、その望みが叶います。この記事では、Plotlyについてインストール方法を中心に解説しています。

機械学習と3Dを組み合わせるなら、PyTorch3Dが最も効果的かもしれません。PyTorch3Dは、3Dとディープラーニングを組み合わせることができるライブラリと言えます。この記事では、PyTorch3DをWindowsにインストールする方法を解説しています。

強化学習と聞くと、難しい感じがします。それにイマイチ身近に感じることができません。OpenAI Gymのデモを触れば、強化学習について少しは身近に感じることができます。この記事では、OpenAI Gymのインストール・動作確認を初心者でもわかるように解説しています。

mpi4pyはスパコンの富岳でも利用されているPythonライブラリです。mpi4pyは、PythonでMPIによる並列処理を行うためのライブラリとなります。この記事では、mpi4pyのインストールから動作確認までを初心者向けに解説しています。