【PyTorchチュートリアル⑤】Learning PyTorch with Examples （後編） - Qiita

はじめに 前回に引き続き、PyTorch 公式チュートリアル の第5弾です。 今回は Learning PyTorch with Examples の後編です。 前編はこちらです。 3. nn module 3.1. PyTorch: nn autograd だけでは、ニューラルネットワークのモデルを作成することはできません。 モデルの構築は、nnパッケージを利用します。 nnパッケージには、入力層、隠れ層、出力層を定義する Sequential クラスや、損失関数も含まれています。 下の例では、nnパッケージを使用して2層ネットワークを実装します。 import torch # N ： バッチサイズ # D_in ： 入力次元数 # H ： 隠れ層の次元数 # D_out ： 出力次元数 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # ランダムな入力データ