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PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2021年】
連載目次 昨年10月、同タイトルの記事を公開して好評だった。今回は、2021年に向けた、そのアップデート記事となる。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近5年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 Keras： 2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人気急上昇中 Chainer： 2015年登場、日本のPreferred Networks製。2019年12月に開発を終了し、PyTorchへの移行が推奨されている な
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
PyTorchでオートエンコーダーによる画像生成をしてみよう
連載目次 前回までは、ニューラルネットワークの基本となる要素（全結合型のニューラルネットワーク、CNN、RNN）について見てきました。基礎知識編は取りあえず前回までとします。今回からは、もう少し高度な話題にチャレンジしていこうと思います。 本題に入る前に、応用実践編のスタートとして、本連載の成り立ちや趣旨、目的について、あらためて簡単に紹介しておきます。筆者自身、＠IT／Deep Insiderフォーラムが始まってから、ディープラーニングを本格的に学び始めた者の一人です。そんな筆者が、まるで「工作室や実験室、ガレージ」で何か面白いものを作りながら、ディープラーニングについての理解を深めていき、その体験や知見を読者と共有していこう、というのが本連載の趣旨／目的です。連載名「作って試そう！ ディープラーニング工作室」にはそういった意味があります。読みやすさを考え、一部、解説記事として同じような
人気高まる機械学習ライブラリー「PyTorch」を学ぶには - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「PyTorch」はオープンソースの機械学習ライブラリーだ。PyTorchという名前は、その主要なプログラミング言語である「Python」と、PyTorchのベースとなっている「Torch」ライブラリーに由来する。PyTorchは、使いやすさや柔軟性、デバッグの容易さ、高速性、コミュニティーサポートなどの特徴を備えており、2016年のリリース以来、開発者の間で人気が高まっている。 Facebookによって開発されたPyTorchは、「Tensor」上で動作するという点で、Googleの「TensorFlow」に似ている。しかし、TensorFlowが静的計算グラフを使用するのに対し、PyTorchは動的計算グラフを利用する。 PyTor
AWSとFacebookが機械学習「PyTorch」で協力。「TorchServe」と「TorchElastic」をオープンソースでリリース
AWSとFacebookが機械学習「PyTorch」で協力。「TorchServe」と「TorchElastic」をオープンソースでリリース 機械学習ライブラリ「PyTorch」の開発チームは、PyTorch 1.5のリリースと同時に、AWSとFacebookが協力して開発した新たなライブラリ「TorchServe」と「TorchElastic」を発表しました（AWSによる発表）。 TorchServe and [TorchElastic for Kubernetes], new libraries for serving and training models at scale. Learn more: https://t.co/j6tSOaG6yU — PyTorch (@PyTorch) April 21, 2020 PyTorchはFacebookのAIリサーチラボが開発した、Py
第3回 PyTorchによるディープラーニング実装手順の基本
前々回はPyTorchの核となる部分を、前回はPyTorchの基礎部分といえる「テンソルとデータ型」の説明を行った。今回は、4層のディープニューラルネットワークを題材に、PyTorchによる基本的な実装方法と一連の流れを解説する。 全3回の大まかな流れは以下の通りである。 （1）ニューロンのモデル定義 （2）フォワードプロパゲーション（順伝播） （3）バックプロパゲーション（逆伝播）と自動微分（Autograd） （4）PyTorchの基礎： テンソルとデータ型 （5）データセットとデータローダー（DataLoader） （6）ディープニューラルネットのモデル定義 （7）学習／最適化（オプティマイザ） （8）評価／精度検証 このうち、（1）～（3）は前々回、（4）は前回で説明済みである。今回は（5）～（8）を説明する。それでは、前々回の核となる部分を簡単に振り返ったうえで、さっそく今回の説
Pytorchでモデル構築するとき、torchsummaryがマジ使える件について - Qiita
はじめに 自分でモデルを構築していて、いつも全結合層につなぐ前に「あれ、インプットの特徴量っていくつだ?」ってなります。よくprint(model)と打つとモデルの構造は理解できるが、FeatureMapのサイズまでは確認出来ません。そこで便利なのがtorchsummaryというものです。 torchsummaryは何者か? 簡単に言うと、特徴マップのサイズを確認できるものです。 どのようにtorchsummaryを使うか まずはモデルを作ります 今回は以下の簡単なモデルを作りました。 クラス分類するまでは書いていません。 畳み込み➡︎BN➡︎ReLU➡︎pooling➡︎ 畳み込み➡︎BN➡︎ReLU➡︎pooling➡︎ 畳み込み➡︎GlobalAveragePooling import torch import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Mo
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