Microsoft makes AI debugging and visualization tool TensorWatch open source Published June 25, 2019 By Shital Shah , Principal Research Engineer Roland Fernandez , Principal Researcher Steven Drucker , Partner Research Manager Maxim Lukiyanov , Principal Program Manager Susan Dumais , Technical Fellow & Managing Director The rise of deep learning is accompanied by ever-increasing model complexity,
print style debugging is a form of debugging where print statements are inserted to print values of expressions or variables that we need to track. loggers are common if we want to use the log statements in production. But there are many times where quick print statements will do the trick in debugging and understanding the control flow. f-strings f-strings were introduced in Python 3.6 with PEP 4
I’ve been using Jupyter Notebooks with great delight for many years now, mostly with Python, and it’s validating to see that their popularity keeps growing, both in academia and the industry. I do have a pet peeve though, which is the lack of a first-class visual debugger similar to these available in other IDEs like Eclipse, IntelliJ, or Visual Studio Code. Some would rightfully point out that Ju
Anaconda で Python の環境を構築し、Visual Studio Code ( VS Code ) でデバッグするまでの環境構築メモです。 仮想環境の切替も簡単でいい感じです。 Visual Studio Code Advent Calendar 2017 の最終日です♪ 今回の利用環境は以下です。 Windows 10 (Fall Creators Update） VS Code (v1.18.1) Anaconda 5.0.1 (Python 3.6 version) - 64bit Overview 1. Python のセットアップ 2. 環境変数の設定 3. VS Code のセットアップ 4. デバッグ 5. ターミナルの設定 6. Lint や インテリセンス、フォーマットの設定 1. Python のセットアップ Anaconda のインストール Anacon
今回はAndrew Wong 氏によるHoudini Engineでのデバッグの仕方の説明です。 今回のサンプルファイルです。 debugging.zip 前回のHoudini Engineの記事で簡単なブーリアンのアセットを作成しました。このアセットはHoudiniのブーリアンを使っているので非常に強力で、MayaのUV EditorでUVを確認してみるとUVも正しくブーリアンの結果になっているのが分かります。 インプットジオメトリがUVを持っていた場合は、何の問題も無かったようにブーリアンされたUVが作られています。今回のブログでは、何故こうなるのか、MayaとHoudini Engineでどの様にジオメトリデータがやりとりされているか、を見ていきます。これを理解することでより複雑で便利なアセットを作ることができます。 皆さんもお分かりだと思いますが、Maya 内で作業をしている場合は
pipenv 9.0.2 のリリースでCLIの大幅な高速化をしたというアナウンスを見かけました。 Just released Pipenv v9.0.2, which includes massive CLI speedups! https://t.co/AGD8Hkq1EG — Kenneth Reitz 🐍 (@kennethreitz) 2018年1月16日 興味を持ってすぐに試してみたのですが、あまり速く感じられませんでした。そこで Python 3.7 の新機能を使って速度を調査することにしました。 この記事ではその新機能と実際の使い方を紹介します。 起動時間 ≒ import時間 pipenv -h のようなコマンドの実行時間は、実際にヘルプメッセージを表示するための時間よりもずっと長くなります。 アプリケーションが起動するときには、設定ファイルの読み込みなど一定の処理が必要
オープンソースのエディタ「Visual Studio Code」がChromeブラウザのデバッガプロトコルに対応。エディタから直接デバッグ可能に マイクロソフトがオープンソースで公開している「Visual Studio Code」が、Chromeブラウザのデバッガプロトコルに対応したことが発表されました。 Visual Studio Codeのエディタ画面から、Chromeブラウザで実行しているJavaScriptのブレークポイントの設定と実行と停止、変数の参照などが可能になります。 JavaScriptのSoruce Map機能も働くため、圧縮済みのコードを実行しても自動的にVisual Studio Code上の圧縮前のJavaScriptコードに対応してそのままデバッグ可能。また同様の仕組みのおかげでTypeScriptのコードもVisual Studio Code上でそのままデバッ
ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代
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