new_contents: # coding: utf-8
  import cupy as np
  import gc
  
  
  def smooth_curve(x):
      """損失関数のグラフを滑らかにするために用いる
  
      参考：http://glowingpython.blogspot.jp/2012/02/convolution-with-numpy.html
      """
      window_len = 11
      s = np.r_[x[window_len-1:0:-1], x, x[-1:-window_len:-1]]
      w = np.kaiser(window_len, 2)
      y = np.convolve(w/w.sum(), s, mode='valid')
      return y[5:len(y)-5]
  
  
  def shuffle_dataset(x, t):
      """データセットのシャッフルを行う
  
      Parameters
      ----------
      x : 訓練データ
      t : 教師データ
  
      Returns
      -------
      x, t : シャッフルを行った訓練データと教師データ
      """
      permutation = np.random.permutation(x.shape[0])
      x = x[permutation,:] if x.ndim == 2 else x[permutation,:,:,:]
      t = t[permutation]
  
      return x, t
  
  def conv_output_size(input_size, filter_size, stride=1, pad=0):
      return (input_size + 2*pad - filter_size) / stride + 1
  
  
  def im2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):
      """
  
      Parameters
      ----------
      input_data : (データ数, チャンネル, 高さ, 幅)の4次元配列からなる入力データ
      filter_h : フィルターの高さ
      filter_w : フィルターの幅
      stride : ストライド
      pad : パディング
  
      Returns
      -------
      col : 2次元配列
      """
      N, C, H, W = input_data.shape
      #out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
      #out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
      #print("     out_h,out_w")
  
      img = np.pad(input_data, [(0,0), (0,0), (pad, pad), (pad, pad)], 'constant')
      col = np.zeros((N, C, filter_h, filter_w,(H + 2*pad - filter_h)//stride + 1, (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1))
      #print("     col")
  
      for y in range(filter_h):
          #print(y)
          y_max = y + stride*(H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
          #print("y_max")
          for x in range(filter_w):
              #print(" "+str(x))
              x_max = x + stride*(W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
              col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride]
  
  
      col = col.transpose(0, 4, 5, 1, 2, 3).reshape(N*((H + 2*pad - filter_h)//stride + 1)*((W + 2*pad - filter_w)//stride + 1), -1)
  
  
      #print("im2col-col")
      #print(col.shape)
      return col
  
      del col,N,H,W,pad,filter_h,stride,filter_w
      gc.collect()
  
  
  def col2im(col, input_shape, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):
      """
  
      Parameters
      ----------
      col :
      input_shape : 入力データの形状（例：(10, 1, 28, 28)）
      filter_h :
      filter_w
      stride
      pad
  
      Returns
      -------
  
      """
      N, C, H, W = input_shape
      out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
      out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
      col = col.reshape(N, out_h, out_w, C, filter_h, filter_w).transpose(0, 3, 4, 5, 1, 2)
  
      img = np.zeros((N, C, H + 2*pad + stride - 1, W + 2*pad + stride - 1))
      for y in range(filter_h):
          y_max = y + stride*out_h
          for x in range(filter_w):
              x_max = x + stride*out_w
              img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride] += col[:, :, y, x, :, :]
  
      return img[:, :, pad:H + pad, pad:W + pad]
  
subject: add util