| jupytext | kernelspec | ||||||||||||||||||
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このノートではmnistデータセットの次元圧縮を行うAEを実装しました．これの主要なパラメータをCLIオプションで変更できる形にしたプログラムae_fmnist_animation.pyを作成してください．
- このスクリプトは最終的に，任意のファイル名でアニメーション①に相当するgifファイルを作成することが目的です．
- データセットとしてFashion MNISTを使ってください．これも有名なデータセットなので，PyTorchではtorchvision.datasets.FashionMNISTを利用することができます．
- ae_mnist.pyを更に修正し，--model 引数でSimpleAEとWeightTyingAEを選択できるようにしてください．ただし，--modelはクラス名を受け取ります．
:::{hint}
これどうすればいいのかな？と思ったら，自分で良さそうな設定にしてOKです．ただし，「このスクリプトではこれこれこのような設定で実験を行う」とcliの説明文に書いてください．
:::
::::{admonition} ae_fmnist_animation.py :class: dropdown
<script src="https://gist.github.com/rsimd/ba9c259fee9f0490bb09bf1d6c72e0bb.js"></script>::::
argparserのdescriptionやhelpに説明を書き込んで，--help オプションで使い方が表示できるようにしてください．
(datasci) mriki@RikinoMac prml % python script/ae_fmnist_animation.py -h
(datasci) mriki@RikinoMac prml % python script/ae_fmnist_animation.py ...
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