pytorchの基本的な使い方（ニューラルネットを学習するプログラムの書き方） - Qiita

この記事で話す内容 pytorchでどのようにニューラルネットの学習プログラムを書くかを示すために、「基本のプログラム」を書きます。 先に結論：ニューラルネットの学習サンプルコード ニューラルネットを作るときに必ず作る内容： 学習データセットのロード用の「データローダ」 ニューラルネットの学習モデルの構成 実際に学習を行うループ テストを実施するための関数 例として、「cifer-10」という画像のクラス分けを学習するためのLeNetモデルのソースコードはつぎの通り。 （長いけどそこは諦めて。。。） import os import pickle import logging # ニューラルネットの学習ログをとるために使用 logger = logging.getLogger(__name__) # ロガーの初期化 from dataclasses import dataclass # ニ