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【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )① 〜テンソル〜

目次


1. 目的
2. テンソル入門
2.1. 未初期化テンソル　torch.empty()
2.2. 乱数　torch.rand()
2.3. 零行列　torch.zeros()
2.4. 任意のテンソル定義　torch.tensor()
2.5. テンソルの再定義 .new_と.randn_like()
2.6. サイズの確認
2.7. 足し算
2.8. スライス
2.9. リサイズ
3. テンソルとNumPyのやりとり
3.1. テンソルからNumPy arrayの変換
3.2. NumPy Arrayからテンソルの変換


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2021-08-17リンクURL コメントを残す

CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Covariates (2nd-level)

前処理のQAで今回準備したサンプルデータでは、Subject 16は解析に不適ということがわかりました。なので、これを省きたいと思いますが、その前に準備している Covariates を登録しておきます。（そうでないと Covariates を入れてある subjects.txt を編集し直さないといけないからです。）

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2021-08-15リンクURL 6 コメント

CONNチュートリアル (20.b対応): ワーキングディレクトリの設定

脳画像解析を行う際には、「ワーキングディレクトリ」を意識することがとても大切になります。なぜならば、ワーキングディレクトリの中に画像データが保存されていくからです。CONNも例外ではありません。

そして、忘れられがちですが、Matlabでまずワーキングディレクトリに移動してからCONNやSPMを起動すると、ファイルの選択などが非常に容易になります。

今は、conn_practice.zip を展開してできた conn_practice をワーキングディレクトリとして設定したいと思います。

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2021-08-14リンクURL コメントを残す

CONNチュートリアル (20.b対応): 必要なデータ

CONNのために必要なMRIデータ

CONNを使うために必要なデータは、3次元T1強調画像と安静時脳機能画像です。安静時脳機能画像は、4次元画像の方がとりまわしがしやすいです。3次元fMRIデータを4次元fMRIデータに変換する方法は、こちらの記事にまとめましたので、そちらをご参照ください。

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2021-08-13リンクURL コメントを残す