PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみよう

しかし、この畳み込みオートエンコーダーの学習には約50分かかりました。同じ100エポックの全結合型オートエンコーダーでは学習には1時間半がかかり、その復元画像もたいしたものではなかったことを考えると、これは大きな進歩ではあります。が、もう少し高速にはならないものでしょうか。 そこで出てくるのが、CPUのような複雑な処理は苦手かもしれませんが、単純な数値計算を高速に行ってくれるGPUです。ニューラルネットワークでは、単純な計算が大量に実行されることから、GPUを使うことで、処理の高速化が見込めます。 そこで今回は、PyTorchでGoogle Colab環境上のGPUを使い、畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみたいと思います。その過程で、Google ColabでGPUを使うための設定、PyTorchでGPUを使うためのホントにホントの基礎部分について学んでいきましょう。なお、今回

[misshiki]

“GPU”