【PyTorch】多入力多出力モデルの作り方 - ころがる狸

こんにちは、Dajiroです。今回は、PyTorchを使った複雑なネットワークの構築についてご紹介します。機械学習モデルを組んでいると、複数の種類の入力（画像と1次元配列状のデータなど）を使ったり、複数の種類の出力を得たい場合などがあります。そんなときに必要となる多入力多出力モデルの作り方を見ていきます。 【目次】 多入力多出力モデル データの読み込み データローダーの定義 モデルの定義 オプティマイザ 損失関数 学習実行部分 おわりに 多入力多出力モデル ここでは、以下のようなモデルの構築を目的とします。入力には画像とそのRBGのヒストグラムを表す3つの1次元配列を用います。出力には、その画像に何が移っているか（大聖堂、食べ物、花など）、それが天然物か人工物かの2種類のクラス分類を行います。なお、実装方法の紹介がメインなので、予測精度向上にはここでは拘らないこととします。 今回作成する多