第2回 PyTorchのテンソル＆データ型のチートシート

連載目次 前回は、PyTorchの核となる部分の説明を行った。今回は、PyTorchの基礎部分といえる「テンソルとデータ型」をチートシート形式で確認する。 なお、本連載の第1回～第3回までは続きものとなっている。 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）は前回説明済みである。今回は、（4）を説明する。それではさっそく説明に入ろう。※脚注や図、コードリストの番号は前回からの続き番号としている（第1回～第3回は、切り

[misshiki]

“テンソルを作成／変換する基本的なコードのチートシート”