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PyTorchで深層学習を始めたい人のための基礎を紹介 データ構造のTensorと自動微分の使い方について|翔泳社の本
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Pythonライクにニューラルネットワークを構築できる、深層学習フレームワークのPyTorch。これから使って... Pythonライクにニューラルネットワークを構築できる、深層学習フレームワークのPyTorch。これから使ってみたい方のために、『現場で使える!PyTorch開発入門』(翔泳社)からPyTorchの全体像、基本的なデータ構造であるTensorとautogradを用いた自動微分の使い方を紹介します。 本記事は『現場で使える!PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装』の「Chapter 1 PyTorchの基本」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 1.1 PyTorchの構成 まずはPyTorchのパッケージ構成の全体像を紹介します。表1.1のパッケージを以降使用していきますが、概要だけ理解できれば大丈夫です。 PyTorchの構成は表1.1のようになります。 表1.1 PyTorchのパッケージ構成 活性化関数、損失関数、SGDなどの用語は聞き慣れないかも