京都大学 工学部 情報学科 2019倍率推移

京都大学(工学部情報学科)の倍率推移

  • 2018年  4.5倍*
  • 2017年  4.3倍*
  • 2016年  3.9倍*
  • 2015年  3.6倍*
  • 2014年  3.8倍
  • 2013年  3.7倍*
  • 2012年  3.4倍* ←AlexNet登場で深層学習ブームに火が付いた年
  • 2011年  3.0倍
  • 2010年  2.5倍

(*)は工学部で最高倍率

 

さぁ、次は気になる2019年度の倍率を予想してみます。




今年もおそらく横ばいになると予想されますが、AIブームが過ぎた後を見据えて、京都大学の一部では既に次なる一手を探そうとする動きもあるようです。

AIをやりたい若手が他へ流れる可能性もあり、AI以外の次世代を求める若手が新たにやってくる可能性もあり、倍率推移はほぼ横ばいというのが私の予想です。

さて今年はどうなるか、見物ですね。

Pytorch “Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.”

 

エラーメッセージ


対策


解説

x=layer[i](x) のように計算処理を進めていってLOSS計算したあとにbackword()を実行するとxの算出結果がクリアされてしまう。

これは悪意があるわけではなくメモリ節約するための仕様。

しかし、Multi Task Learning のときによく発生するのだが、後半部分でLayerが分岐してOutputが2つ以上になったとき、1つ目のタスクでLOSS算出してbackword()、そして2つ目のタスクでLOSS算出してbackword()しようとするとxの算出結果がクリアされているのでエラーとなる。

対策は「まだ学習に用いるので計算結果をクリアしないでね」という目印としてloss.backword(retain_graph=True)とすること。

 

by ロードローラー