PyTorchでA3C - rarilureloの日記
目次 目次 PyTorchについて Pythonのmultiprocessing A3C 実装 結果 今回のコードとか あとがき PyTorchについて Torchをbackendに持つPyTorchというライブラリがついこの間公開されました. PyTorchはニューラルネットワークライブラリの中でも動的にネットワークを生成するタイプのライブラリになっていて, 計算が呼ばれる度に計算グラフを保存しておきその情報をもとに誤差逆伝搬します. 動的ネットワークライブラリに対して静的ネットワークライブラリ(tensorflowなど)があります. 静的ネットワークライブラリでは計算グラフの形をまず構築し, そのネットワークに対してデータフィードを行うことで順伝搬, 逆伝搬計算を行います. 動的ネットワークライブラリは入力データに対してネットワーク構造を決めることができるのでRNNや再帰構造をもつネッ
Torch7で複雑なモデルを書くときに便利な技 - デー
Torch7はnnに用意されている部品を組み合わせることで複雑なモデルを作れて便利なのですが、複雑なモデルは入力ベクトル(orテンソル)を様々形に変換しながら実行するので、どの時点でどのサイズになっているか分からなくて書くのが難しいというのがあります。 たとえば、伝統的なCNNは、Torch7で以下のように書くのですが require 'nn' function cnn_model() local model = nn.Sequential() -- convolution layers model:add(nn.SpatialConvolutionMM(3, 128, 5, 5, 1, 1)) model:add(nn.ReLU()) model:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2)) model:add(nn.SpatialConvolutionMM
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