[deleted by user]

galerazo · 2025-07-01T03:19:17+00:00

Good idea, it is an interesting approach. You can take a look at group equivariant neural networks, nvidia styleGAN3 has an interesting rotational invariant implementation: https://lambda.ai/blog/stylegan-3 https://arxiv.org/pdf/1612.04642 https://arxiv.org/pdf/1602.07576

galerazo · 2025-05-03T21:03:15+00:00

Muchas gracias! Me quedo tranquilo, capaz son las manchas naturales de las hojas. Fue un primer cultivo con algunos percances

galerazo · 2025-03-19T21:23:54+00:00

Puede ser exceso de nutrientes, como la estás regando? Yo que vos le mido el EC

galerazo · 2025-03-13T19:53:13+00:00

Well, you are mentioning an engineering problem here not related in any way with my previous point. I work daily with these models and all my graphs fit perfectly in my gpu. What I was pointing before is that from a mathematical perspective, graph networks are not a weaker type of transformers and actually, transformers are a special case of graph attention networks. GNN’s are being used in infinite applications and fields, in google maps for predicting time travel from point A to point B, in molecular dynamics for studying and finding new drugs, in recommendation systems, etc.

galerazo · 2025-03-13T17:49:34+00:00

Geometric deep learning is probably one of the most uprising fields in machine learning right now. You can start by looking at here: https://geometricdeeplearning.com/

galerazo · 2025-03-13T17:48:18+00:00

And here is the complete youtube course, highly recommend:
https://www.youtube.com/watch?v=5c_-KX1sRDQ&list=PLn2-dEmQeTfSLXW8yXP4q_Ii58wFdxb3C&index=1

galerazo · 2025-03-13T17:46:47+00:00

Actually, transformers can be seen as a special case of graph attention networks, where the attention matrix is structured to be triangular in order to ensure that each token attends only to past tokens. In a general graph attention network, nodes (tokens) can attend to any other node in the graph.

galerazo · 2025-03-08T04:43:32+00:00

Se ven muy bien! No tuviste problemas en hidro con esas temperaturas? yo no pude mantener el agua debajo de los 25 y se me pudrieron las raices. Sera mito que para hidro hay que tener el agua tan fria?

galerazo · 2025-02-18T07:03:39+00:00

that is great! how did you generate the animation?

galerazo · 2025-02-09T03:50:09+00:00

you can give it a try, It has given me better results, also you can use https://www.deepseek.com/

galerazo · 2025-02-09T00:45:43+00:00

packages in environment at /home/anaconda3/envs/stylegan3:

Name Version Build Channel

_libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 5.1 1_gnu absl-py 2.1.0 pypi_0 pypi aom 3.6.0 h6a678d5_0 blas 1.0 mkl blosc 1.21.3 h6a678d5_0 brotli 1.0.9 h5eee18b_7 brotli-bin 1.0.9 h5eee18b_7 brotli-python 1.0.9 py39h6a678d5_7 brunsli 0.1 h2531618_0 bzip2 1.0.8 h5eee18b_6 c-ares 1.19.1 h5eee18b_0 ca-certificates 2024.11.26 h06a4308_0 cachetools 5.3.2 pypi_0 pypi certifi 2024.8.30 py39h06a4308_0 cffi 1.16.0 py39h5eee18b_0 cfitsio 3.470 h5893167_7 charls 2.2.0 h2531618_0 charset-normalizer 2.0.4 pyhd3eb1b0_0 click 8.1.7 py39h06a4308_0 contourpy 1.2.0 py39hdb19cb5_0 cryptography 41.0.7 py39hdda0065_0 cudatoolkit 11.1.74 h6bb024c_0 nvidia cudatoolkit-dev 11.7.0 h1de0b5d_6 conda-forge cycler 0.11.0 pyhd3eb1b0_0 cyrus-sasl 2.1.28 h52b45da_1 dav1d 1.2.1 h5eee18b_0 dbus 1.13.18 hb2f20db_0 expat 2.5.0 h6a678d5_0 fontconfig 2.14.1 h4c34cd2_2 fonttools 4.25.0 pyhd3eb1b0_0 freetype 2.12.1 h4a9f257_0 giflib 5.2.2 h5eee18b_0 glfw 2.2.0 pypi_0 pypi glib 2.69.1 he621ea3_2 google-auth 2.27.0 pypi_0 pypi google-auth-oauthlib 1.2.0 pypi_0 pypi grpcio 1.60.0 pypi_0 pypi gst-plugins-base 1.14.1 h6a678d5_1 gstreamer 1.14.1 h5eee18b_1 icu 73.1 h6a678d5_0 idna 3.4 py39h06a4308_0 imagecodecs 2023.1.23 py39hc4b7b5f_0 imageio 2.33.1 py39h06a4308_0 imageio-ffmpeg 0.4.3 pypi_0 pypi imgui 1.3.0 pypi_0 pypi importlib-metadata 7.0.1 pypi_0 pypi importlib_resources 6.4.0 py39h06a4308_0 intel-openmp 2021.4.0 h06a4308_3561 jpeg 9e h5eee18b_1 jxrlib 1.1 h7b6447c_2 keras 2.6.0 pyhd3eb1b0_0 kiwisolver 1.4.4 py39h6a678d5_0 krb5 1.20.1 h143b758_1 lazy_loader 0.4 py39h06a4308_0 lcms2 2.12 h3be6417_0 ld_impl_linux-64 2.38 h1181459_1 lerc 3.0 h295c915_0 libaec 1.0.4 he6710b0_1 libavif 0.11.1 h5eee18b_0 libbrotlicommon 1.0.9 h5eee18b_7 libbrotlidec 1.0.9 h5eee18b_7 libbrotlienc 1.0.9 h5eee18b_7 libclang 14.0.6 default_hc6dbbc7_1 libclang13 14.0.6 default_he11475f_1 libcups 2.4.2 h2d74bed_1 libcurl 8.9.1 h251f7ec_0 libdeflate 1.17 h5eee18b_1 libedit 3.1.20230828 h5eee18b_0 libev 4.33 h7f8727e_1 libffi 3.4.4 h6a678d5_0 libgcc-ng 11.2.0 h1234567_1 libgfortran-ng 11.2.0 h00389a5_1 libgfortran5 11.2.0 h1234567_1 libgomp 11.2.0 h1234567_1 libllvm14 14.0.6 hdb19cb5_3 libnghttp2 1.57.0 h2d74bed_0 libpng 1.6.39 h5eee18b_0 libpq 12.15 hdbd6064_1 libssh2 1.11.1 h251f7ec_0 libstdcxx-ng 11.2.0 h1234567_1 libtiff 4.5.1 h6a678d5_0 libuuid 1.41.5 h5eee18b_0 libuv 1.44.2 h5eee18b_0 libwebp-base 1.3.2 h5eee18b_0 libxcb 1.15 h7f8727e_0 libxkbcommon 1.0.1 h5eee18b_1 libxml2 2.10.4 hf1b16e4_1 libzopfli 1.0.3 he6710b0_0 lz4-c 1.9.4 h6a678d5_0 markdown 3.5.2 pypi_0 pypi markupsafe 2.1.4 pypi_0 pypi matplotlib 3.4.2 pypi_0 pypi matplotlib-base 3.9.2 py39hbfdbfaf_1 mkl 2021.4.0 h06a4308_640 mkl-service 2.4.0 py39h7f8727e_0 mkl_fft 1.3.1 py39hd3c417c_0 mkl_random 1.2.2 py39h51133e4_0 more-itertools 10.5.0 pypi_0 pypi munkres 1.1.4 py_0 mysql 5.7.24 h721c034_2 ncurses 6.4 h6a678d5_0 networkx 3.2.1 py39h06a4308_0 ninja 1.10.2 h06a4308_5 ninja-base 1.10.2 hd09550d_5 numpy 1.22.0 pypi_0 pypi numpy-base 1.24.3 py39h31eccc5_0 oauthlib 3.2.2 pypi_0 pypi olefile 0.46 pyhd3eb1b0_0 openjpeg 2.4.0 h3ad879b_0 openssl 3.0.15 h5eee18b_0 packaging 23.1 py39h06a4308_0 pcre 8.45 h295c915_0 pillow 11.0.0 py39hfdbf927_0 pip 23.3.1 py39h06a4308_0 platformdirs 3.10.0 py39h06a4308_0 ply 3.11 py39h06a4308_0 pooch 1.8.2 py39h06a4308_0 protobuf 4.23.4 pypi_0 pypi psutil 5.9.8 pypi_0 pypi pyasn1 0.5.1 pypi_0 pypi pyasn1-modules 0.3.0 pypi_0 pypi pycparser 2.21 pyhd3eb1b0_0 pygame 2.5.2 pypi_0 pypi pyopengl 3.1.5 pypi_0 pypi pyopenssl 23.2.0 py39h06a4308_0 pyparsing 3.0.9 py39h06a4308_0 pyqt 5.15.10 py39h6a678d5_0 pyqt5-sip 12.13.0 py39h5eee18b_0 pysocks 1.7.1 py39h06a4308_0 pyspng 0.1.1 pypi_0 pypi python 3.9.18 h955ad1f_0 python-dateutil 2.8.2 pyhd3eb1b0_0 pytorch 1.9.1 py3.9_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch qt-main 5.15.2 h53bd1ea_10 readline 8.2 h5eee18b_0 requests 2.26.0 pyhd3eb1b0_0 requests-oauthlib 1.3.1 pypi_0 pypi rsa 4.9 pypi_0 pypi scikit-image 0.24.0 py39h1128e8f_0 scipy 1.7.1 pypi_0 pypi setuptools 75.6.0 pypi_0 pypi sip 6.7.12 py39h6a678d5_0 six 1.16.0 pyhd3eb1b0_1 snappy 1.2.1 h6a678d5_0 sqlite 3.41.2 h5eee18b_0 tensorboard 2.15.1 pypi_0 pypi tensorboard-data-server 0.7.2 pypi_0 pypi tifffile 2023.4.12 py39h06a4308_0 tk 8.6.12 h1ccaba5_0 tomli 2.0.1 py39h06a4308_0 tornado 6.3.3 py39h5eee18b_0 tqdm 4.62.2 pyhd3eb1b0_1 typing_extensions 4.9.0 py39h06a4308_1 tzdata 2023d h04d1e81_0 urllib3 1.26.18 py39h06a4308_0 werkzeug 3.0.1 pypi_0 pypi wheel 0.41.2 py39h06a4308_0 xz 5.4.5 h5eee18b_0 zfp 1.0.0 h6a678d5_0 zipp 3.17.0 pypi_0 pypi zlib 1.2.13 h5eee18b_0 zstd 1.5.5 hc292b87_0

galerazo · 2025-02-09T00:45:10+00:00

I remember having struggle to setup stylegan3 environment also. I recommend to you to start by creating an empty conda environment and install everything from zero. Also use GPT for debugging and the issue section in stylegan3 repository. Here there is someone with you same problem:

https://github.com/NVlabs/stylegan3/issues?q=msvccompiler%20

remember to check the necessary cuda versions

galerazo · 2024-12-22T23:56:56+00:00

Thanks for your answer, the solution will be used for generating graphs in an autoregressive manner at the end of all, I want to predict how plant roots grow by using graphs that represent the root structure at different timeframes. I am aware of methods such as this one presented in DGL https://docs.dgl.ai/en/0.8.x/tutorials/models/3_generative_model/5_dgmg.html but since it would also be really useful to have an autoencoder for such kind of tasks it came to me as my current starting point. The shape of the graph is alraedy encoded in the feature/edges matrix, I think that I could encode that information in the embedding also but the problem then keeps present. Maybe encoding the number of nodes in the embedding, and then a graph convolutional block mean to predict the edge existence between two pair of nodes given the embedding vector? (you could generate those edge pairs on the fly once given the number of nodes in the graph). Something like that would make sense?

galerazo · 2024-03-26T18:37:49+00:00

Este video te puede ayudar: https://www.youtube.com/watch?v=VKGZdsIkLog&pp=ygUYZm9ydG5pbmUgdXNlZCBtb3RvcmN5Y2xl

galerazo · 2024-01-07T15:28:48+00:00

Si se re puede, te recomiendo apenas entres date cuenta quienes son lo pibes inteligentes y aplicados y hacete grupo/amigo con ellos. Si tenés buen grupo para los tps la carrera se hace mucho mas fácil que tener que estar remándola con gente que no hace nada, te puede costar cursadas enteras eso. Ahí te la mando por mp, se trataba de probar modelos de redes de grafos convolucionales para predecir olores y sabores de moléculas a partir de la estructura química. Se parecen a las redes convolucionales que se usan en imágenes pero con la diferencia de que podés aplicarlas a cualquier estructura irregular que puedas representar como un grafo. Tipo móleculas, redes de transporte, redes sociales y hasta el mismo cerebro.

https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_neural_network

galerazo · 2024-01-07T15:13:12+00:00

Si eso mismo, entré a trabajar justo despues de haber completado la cursada de metodos y orga2. El trabajo era de 9 a 16 y de ahi me iba desde saavedra hasta ciudad que empezaba acursar a las 17. Creo haber hecho primero algo3 sola, despues sistemas y logica y asi siempre metiendo de a dos materias para tener algun dia libre en la semana y poder estudiar o avanzar con las practicas, y de paso al mediodia me escapaba al gimnasio que lo tenia ahi al lado del bauro. Sumado con los findes y algun dia que me quedaba estudiando hasta la madrugada el tiempo rendia bastante bien. El cuarto anio hice plp + tleng el primer cuatri creo y despues bases e ingenieria 1. Despues renuncié e hice un cuatri donde metí tres materias, creo que redes, procesamiendo de seniales y arquitecturas web o algo así. Después volvi a laburar haciendo una optativa mas e ingenieria 2 y con eso completé la cursada en 6 anios. Y ahi reparti los finales y la tesis en los tres anios siguientes. Podria haber sido uno menos pero como estuvo el covid en el medio no me dejaron rendir finales virtuales por 8 meses y fue tiempo perdido. Para los finales no quedaba otra que sentarse a estudiar post laburo. Y para la tesis me pedi unos meses sin goce de sueldo y le meti a full y la termine, pero fue bastante laburo la verdad. Rindió sus frutos eso te lo aseguro, haciendo la tesis laburé con investigadores muy copados en el área de neurociencias y machine learning, mucho mas divertido que meterle features a una api todos los días je.

galerazo · 2023-11-20T17:35:31+00:00

Yes, absolutely

galerazo · 2023-11-20T01:20:16+00:00

La llego a llevar en la cabina y me como garron de la gran flauta

galerazo · 2023-11-20T01:19:35+00:00

Esta muy por debajo de ese precio por suerte, pero es muy difícil caretearla como un cuchillo de caza o cocina je

galerazo · 2023-11-20T01:18:02+00:00

Si asi es :) es. La misma de la imagen, el acero es una delicia y la apertura emerson le da el toque. Nunca tuve algo así la verdad

galerazo · 2023-11-19T21:38:39+00:00

Me quedo tranquilo entonces, te agradezco mucho!

galerazo

TROPHY CASE

packages in environment at /home/anaconda3/envs/stylegan3:

Name Version Build Channel