研究でPythonを使うとき、ちょっとした工夫で作業効率がぐっと上がります。ここでは、日常的に役立つPythonの小技を紹介します。
1. 実験ログを自動で保存する
実験条件を記録しておくと、後から再現がしやすいです。
import json
from datetime import datetime
config = {
"lr": 0.01,
"batch_size": 64,
"model": "ResNet18"
}
filename = f"log_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
with open(filename, "w") as f:
json.dump(config, f, indent=2)
→ 実験パラメータをJSONで自動保存！
2. 実験進捗をtqdmで可視化
長いループの進捗バーがあるだけで快適。
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.05)
→ 計算が止まっているのか進んでいるのかが一目でわかる。
3. データフレームで実験結果を管理
複数条件の実験結果を比較するときに便利。
import pandas as pd
results = [
{"model": "ResNet18", "acc": 0.92},
{"model": "EfficientNet", "acc": 0.95},
]
df = pd.DataFrame(results)
print(df)
→ 結果を表形式でまとめると、比較や保存がしやすい。
4. ランダム性を固定して再現性を確保
論文実験で必須。
import random, numpy as np, torch
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
→ 乱数を固定しないと、同じ条件でも結果が変わることがあります。
5. Google Colabで簡単にGPU実験
環境構築が大変なときはColabが便利。
ちょっとした工夫で快適に使えます。
# Google Driveをマウントして結果保存
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
→ 研究データをDriveに保存しておけば、後から再利用も簡単。
まとめ
研究でPythonを使うなら、
- ログの保存
- 進捗の可視化
- 結果の表形式管理
- 再現性確保
- クラウド環境の活用
このあたりを意識するだけで、実験がぐっと効率的になります。
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