誰かの技術置き場

G検定合格したので勉強に使用したサイトをまとめてみた

お疲れ様です。

少し前になりますが3月のG検定(2024#2)を受験し、合格しました。
勉強期間としては1か月程度。といっても普段の業務の関係である程度AI周りの知識はあります。

今回、テキストは買わずネット上の情報と模擬問題のみで勉強していました。 流れとしては、以下ような感じ。

模擬問題を解く(自宅)
 ↓
間違った問題、問題文中でわからない箇所をメモ(自宅)
 ↓
メモをとったところを調べる(通勤時間などの空き時間)
 ↓
模擬問題を解く
 ↓
(以下ループ)

勉強に使用したサイトをまとめておきますので、受験勉強の参考にどうぞ。

  • G検定の例題・過去問
    G検定公式の例題と過去問。どんな感じのテストかつかむのにおすすめ。
    解答のみで解説がありませんが、別の有志のサイトで解説されているのは結構ある。
    こちらは、勉強の開始時に感覚をつかむために解いたのと試験の直前にもう一度確認のために解いた感じでした。
    実際試験直前くらいになると初期に解いた問題を忘れていたので良い感じに確認になったと思っています。
    www.jdla.org

  • G検定(AI・機械学習)用語集
    2021年のものにはなりますが、シラバスに対応したキーワードをまとめてくれているサイト。
    キーワードごとに確認テストがあるが、これは説明を読んでいれば簡単に解けるレベルの問題でした。
    キーワードも基本的には概要をまとめた程度なので詳しい内容は別途調べる必要があるかも。
    zero2one.jp

  • ディープロ
    IT関係の資格の模擬テストができるサイト。無料で登録ができる。
    G検定の模擬テストでは、ランダムに出題される問題を実際の試験時間と同じ2時間で解く形になる。
    問題の難易度は低めで、ランダム出題のため回が変わると同じ問題が出題されることもありました。反復学習にはなりますね。
    私が利用していた際は、普段の勉強で2時間は長いと感じたので1時間で区切って回答確認するようにしていました。
    G検定は時間との勝負なところもあるので1時間で解けた問題数を増やしていくのを意識するといいかもしれないです。
    diver.diveintocode.jp

  • G検定 Web模試
    テキストを購入した人向けのサイトではありますが、1日1回10問の模擬問題を解くことができます。
    AIの歴史から最新技術まで幅広い問題がありましたが、同じ問題もちょこちょこ出る感じでした。
    無料分は解説が無いので自分で調べる必要はありますが…。
    10問のみでサクッと解けるので私は通勤の電車の中でよく利用していました。
    deeplearning.sakura.ne.jp

  • Study-AI
    メールアドレスの登録が必要で、送られてくるメールに記載のURLから模擬テストを受けられる。基本無料。
    こちらも試験時間2時間の中で回答する形式になっています。ちょっとうろ覚えですが解説もあったと思います。
    私はこちらを試験直前の最後の確認のつもりで最後までとっておいた模擬テストでした。
    そこそこ難易度が高くて思ったより点が伸びず直前にめちゃ焦った記憶があります…笑
    study-ai.com

  • AVILEN
    模擬問題が20問掲載されています。解答を受け取るためには登録が必要になる。
    問題の難易度としてはかなり高いですが、質はかなり良いと思っています。
    avilen.co.jp

  • G検定・E資格ナビ
    解説付きの公式例題とオリジナルの模擬問題が掲載されています。
    模擬問題は更新が止まっているのか、ページがないものも多いです…。
    難易度はそこそこって感じだったので勉強の初期に解くのがいいかも。
    qe.hpeo.jp

  • つくもちブログ 〜Python&AIまとめ〜
    AIの情報がまとめられたブログ。G検定をはじめ資格の対策記事もある。
    練習問題もありますが、難易度高めなのと解説が分かりにくいです…。
    AI周りの情報収集にはよいと思います。
    tt-tsukumochi.com

  • G検定問題集(ひたすら過去問ふぅ問題で鍛錬する所 一問一答 仮)
    一問一答でひたすら問題を解くことができる有志のサイト。
    問題の内容も幅広く難易度もそこそこでした。幅広いがゆえに実際に必要な知識なのか判断が難しかったり…。
    通勤等の移動時間にたまに利用していた程度。
    www.simulationroom999.com

  • G検定対策問題集【改訂版2024対応】
    基本的には有料の会員向けですが、例題が少しだけ無料で公開されているのでちょっと解いてみるのはありかも。 note.com

Pytorchのエラー「PyTorch: RuntimeError: device >= 0 && device < num_gpus INTERNAL ASSERT FAILED」

お疲れ様です。

 

Pytorch使用時に発生したエラーの対処についての備忘録です。

基本的には調べたサイトや記事をまとめただけになります。

 

  • エラー文

PyTorch: RuntimeError: device >= 0 && device < num_gpus INTERNAL ASSERT FAILED

 

公式GitHubのissueでも議論されている内容ですね。

github.com

github.com

 

  • 対処方法

1.

下記のコードを記載する。


import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
os.environ["WORLD_SIZE"] = "1"
import torch
  

pytorchをimportする前にosモジュールで環境変数
"CUDA_VISIBLE_DEVICES"と"WORLD_SIZE"を指定するように書く。

私の場合はこれでエラーは解消しました。

 

2.

1の方法で解消しない場合もあるようで、その場合の代替案みたいなものが以下のサイトにあります。

Pytorch自体のバグなので、ライブラリのソースから書き換えてしまおうという感じですね。(個人的にはあまりやりたくはないですが…。)

stackoverflow.com

 

3.

そもそもPytorchのバージョンを変えてしまえば解消することがほとんどではないでしょうか。

基本的に最近(2024年7月あたり)のバージョンで起こることが多いみたいです。

私の場合もPytorch2.3.0を使用している際に起こりました。ただ、いつも使っているそれ以外のバージョンのPytorchでは一度も起こったことがないんですよね…。

今回の場合はバージョンを変えられない状況での開発だったので1の方法になりました。

 

  • 補足

最後に今回エラーが発生した環境を簡単に記載しておきます。

ちなみに後からWindows環境で同じライブラリバージョンをインストールして試してみたものの、エラーの再現はできませんでした。

(何か足りないものがあるかもですが…。)

OS: Linux

Pytorch: 2.3.0

CUDA: 12.1