今回は畳み込みニューラルネットワーク。MNISTとCIFAR-10で実験してみた。 MNIST import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms # Hyperparameters num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) 今回からGPU対応した。PyTorchはKerasと違ってGPUモードにするために明示的にコーディングが必要。ここがちょ
![PyTorch (6) Convolutional Neural Network - 人工知能に関する断創録](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/092801d7763589a12e98d660d2e68a512665cdf1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Faidiary%2F20180205%2F20180205160944.png)