【Day-19】『PyTorch入門』 使い方&Tensorflow, Keras等との違いとは？ - プロクラシスト

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 19日目。 2日間、Kerasに触れてみましたが、最近はPyTorchがディープラーニング系ライブラリでは良いという話も聞きます。 とりあえずTutorialを触りながら使ってみて、自分が疑問に思ったことをまとめていくスタイルにします。 また、同じく有名ライブラリであるKerasやTensorFlowについての比較もしたいと思っています(Define and RunかDefine by Runか) PyTorchとは PyTorch入門 変数の扱い方 Autograd チュートリアル:NeuralNetの構築 学習の手順 ライブラリ構成 torch.nn 値を投げる 損失関数 back propagation 重みのアップデート 主要フレームワークとの比較とDefine by Run Define and RunとDefine by Run 使いやす

[imslotter]

書きました！ライブラリ毎の違いもまとめてみましたー！

[kent-where-the-light-is]

“とはいえ、Kerasはやはり圧倒的に使いやすい。 ネットワークを積み上げるだけで、簡単にディープラーニングができてしまう。 その一方で、ネットワークの詳細設計はしにくい。 通常のデータ分析業務ならば、Kerasの簡

[karaage]

PyTorchまで…一体この男どこまで行くんだ！