#PyTorch
PythonでDeepLearning - フレームワーク
TensorFlowとPytorchを並べてみてみましょう。TensorFlowの方がスッキリしている感じがして使い印象を受けます。以下比較されているサイトです。
今現在はPytorchがよく使われている印象です。柔軟性が高いのがポイントでしょうか。
TensorFlow
Googleが開発していて使い方も比較的簡単に使えるようになっています。チュートリアルも日本語の解説もあります。
im
Python - Gradioを使ってみよう！ 3
Pytorchのライブラリを使ってやってみます。
まずPytorchはTensorFlowを超える人気の機械学習フレームワークということです。
Colabでひとつずつ段階を踏んで実行します。
gradioを使えるようにします。
!pip install gradio
必要なライブラリのインポート。
import gradio as grimport torchfrom torchvis
PyTorch - Training a Classifier
ここでは画像を使って分類の仕組みを見ていきます。
torchvision
を使います。
For this tutorial, we will use the CIFAR10 dataset. It has the classes: ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’,
PyTorch - Neural Networks! - 2
ネットワークができたのであとは精度を上げていきます。
ここから「学習」です。ネットワークで正解と比べ、間違わないように最適化していきます。ネットワークから出力されるデータと、正解データとを見合わせながらパラメータを調整していきます。
まず最初に全てのパラメータを"0"にして次のステップの準備します。総てのパラメータの勾配バッファをゼロにして勾配を初期化し, 逆誤差伝播法でパラメータの値の最適な
PyTorch - Neural Networks! - 1
このサイトわかりやすいです。
さて、PyTorch 1.5 Tutorialsの3回目のNeural Networksです。
PyTorchで作るニューラルネットワークです。ここで使われているのはいわゆる畳み込みニューラルネットワークです。
ニューラルネットワークのための典型的な訓練手続きは以下のようなものです
・幾つかの学習可能なパラメータ (or 重み) を持つニューラルネットワークを
PyTorch - Autograd: 自動微分
PyTorch 1.5 Tutorialsの2回目です。順番にやっていきます。
"autograd"自動微分です。
"Central to all neural networks in PyTorch"ということでPyTorchでニュートラルネットワークを組み上げる時に中心となるものです。
そしてもう一つ大事なものがあります。"torch.Tensor"です。これは
.requires_g
PyTorch - 始めてみましょう！
PyTorchが1.5になりました。公式のチュートリアルが翻訳されていますのでそれを見ながらGoogleのColabを使って試しながらみていきます。
GoogleのColabについてはすでに1.5サポートされています。Colabを開いて、以下コマンドを打てば、
import torchprint(torch.__version__)
1.5.0+cu101
と確認できます。
チュートリア
PyTorch 1.5.0 release!
日本語訳されています。
PyTorch 1.5.0 は Python 2系のサポートはしないということです。
こちらのサイトで変わったところなど説明があります。
Deep Learning!-Pytorch?Tensorflow?
PyTorchの強みの一つとして、学習方式にDefine-by-Runを採用しているところにありました。
でも、TensirflowもバージョンもTensirflow2.0となりKerasが統合され、Define and RunからDefine by Runと移行しました。
Kerasについてですが、
シンプルで柔軟に対応できる、簡単に実装できるということです。
Define by Run
PyTorchでDeep Learning実装。- 学習
https://note.com/dngri/n/n16991ef1f828
の続きです。まず流れですが、
クラスの実体化、データを読み込み、そして訓練(tranning),テスト(test)としていきます。最後にはグラフで学習率を可視化しています。
ネットワーク、データが用意できたので学習させる実行部分です。最初に基本的なものを決めていきます。学習回数、保存用の変数、ネットワークの実体化と
PyTorchでDeep Learning実装。- 準備
実装してみます。有名なMNISTを使います。まずライブラリ。
import torchimport torch.nn.functional as ffrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as plt
そしてネットワーク
PyTorchの基本。 - 2-逆伝播と自動微分
PyTorchの基本。 - 1の続きです。
バックプロパゲーション（逆伝播）と自動微分（Autograd）を考えます。
PyTorchでは、backward()メソッドを呼び出すと、バックプロパゲーション（Back-propagation：Backprop、誤差逆伝播）が行われる。
バックプロパゲーション（Back-propagation：Backprop、誤差逆伝播）とはニューラルネットワ
PyTorchの基本。 - 1 -ネットワーク。
ITmediaさんのPyTorcth特集記事をみながら、ニューラルネットワークをライブラリを使わないものと比較してみます。GoogleのColabを使います。
上記サイトも参考になります。
まず、定義です。これがないと始まりません。
import torchimport torch.nn as nn
ニューラルネットワークの基本クラスを作っていきます。
torch.nn.Module