#deep_learning
ディープラーニングの数学
Colabで実行しながら、理解しながら進めてみます。
スカラー とは、単純に大きさを表すための表現に使います。
スカラーとは「大きさの性質のみを持つ数値」です。つまり単なる数値
いろんなところで大きさを表現する場合に使う単純で大事な概念。スカラー と聞くとなんだか難しいそうなので要注意。
次にベクトルとは、ということですが、方向性を持っている。ある特定の大きさがあるという2つの要素を持つも
PyTorchを使ってみよ！ - MNISTで数字分類 - Sequentialを使う。
pytorchでのモデルの作り方として自分で全部作ること以外に簡単にSequentialを使って使うことができます。参考サイトを見ながらやっていきます。
import torchimport torch.nn as nnclass Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.
PyTorchを使ってみよ！ - MNISTで数字分類 -モデルの訓練、推論。
訓練させるためにまず準備です。参考サイトを見ながらやっていきます。
損失関数、最適化の方法を決めてやります。
損失関数は
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
最適化の方法
import torch.optim as optimmodel = Net().to(device)optimaizar = optim.SGD(model.parameters(),
PyTorchを使ってみよ！ - MNISTで数字分類 -準備編
PyTorchで数字を分類、手書きの数字が何であるかを推論するモデルを一から作っていきます。MNISTの画像を使って学習、テストします。詳しく紹介されている動画をみながら大事なところを記録しておきたいと思います。
まずコードを書く環境はGoogleColaboratory(Colab)を使います。最初からライブラリが入っていますので手間いらずです。
GPUをみる方法
!nvidia-smi
Pytorchを使ってみる。学習ずみモデルを使おう！
学習ずみモデルが公開されているので実際に使う時のざっくりとした使い方をみてみましょう。以下サイトを参考にGoogle Colabでやってみます。
PyTorchが提供する学習済みモデルを利用するためのライブラリtimm
上記のサイトではtimmを使うことで簡単に試すことができます。
そしてわかりやすく訓練済みVGG16モデルを使いコードを書きながら説明してくれているサイトがあるのでそれを見な
知って得する、楽しいプログラミング。 - Python 9 - Numpy
参考サイトです。
今話題のディープラーニング をするときに便利に使われるライブラリです。ライブラリを使うことで配列クラスの便利なメソッドを使えるようになります。ディープラーニングなど配列、行列の計算が必要な場合に必須なものとなっています。
基本的な使い方ですが、まずインポート。
import numpy as np
numpy配列を作って計算します。type()で何の型かがわかります。