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#author("2019-01-18T05:59:50+00:00","","")
[[Python覚え書き]] >
* PyTorch入門 [#m035b50f]
#setlinebreak(on);
#TODO
#contents
-- 関連
--- [[ディープラーニング入門]]
--- [[Python]]
--- [[Python覚え書き]]
--- [[pandas入門]]
--- [[numpy入門]]
--- [[TensorFlow入門]]
--- [[Chainer入門]]
--- [[Keras入門]]
#TODO
** 概要 [#a95b879f]
#html(<div style="padding-left:10px">)
PyTorchは、Python向けのディープラーニング用ライブラリ。
*** ディープラーニングの実施手順 [#w17a3379]
#html(<div style="padding-left:10px">)
- データセット(学習データ、テストデータ)の作成
- ニューラルネットワークの定義
- 損失関数と最適化手法の定義
- 学習と推論の実行
- 評価
#html(</div>)
*** 訓練データセットとテストデータについて [#ja0b80cc]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
*** 学習方法 [#k7a006b1]
#html(<div style="padding-left:10px">)
| 学習方法 | 説明 |h
| バッチ学習 | データ全部を使用する |
| ミニバッチ学習 | 一部を使用する |
| オンライン学習 | データを1つずつ使用する |
#html(</div>)
*** PyTorchの自動微分について [#v26d72f4]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
#html(</div>)
** インストール [#sa118097]
#html(<div style="padding-left:10px">)
https://pytorch.org/get-started/locally/ を参照してインストール
#html(</div>)
** PyTorch の主なパッケージ [#e49ef631]
#html(<div style="padding-left:10px">)
| パッケージ | 説明 |h
|torch | |
|torch.autograd | |
|torch.nn | |
|torch.optim | |
|torch.utils.data | |
|torch.oonx | |
#html(</div>)
** Tensor [#rf5c4197]
#html(<div style="padding-left:10px">)
*** Tensorの生成 [#hf1cc0e2]
*** Tensorの変換 [#z730bf0a]
#html(</div>)
** 手順 [#p0e4d30b]
#html(<div style="padding-left:10px">)
- データセットの準備
- テストデータの用意?
- 学習
#html(</div>)
** 用語 [#pb313d10]
#html(<div style="padding-left:10px">)
*** モデル [#td9c7ef5]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
*** 教師あり学習(回帰) [#ae81c85b]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
*** 教師あり学習(分類) [#y8265d83]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
#html(</div>)
** 分類 [#z6a3713f]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
** 回帰 [#pb255ce0]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
** 過学習 [#baa05855]
#html(<div style="padding-left:10px">)
#html(</div>)
** その他 [#mae68558]
#html(<div style="padding-left:10px">)
*** MNIST [#e64e79fa]
#html(<div style="padding-left:10px">)
MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)は、手書き数字画像60,000枚とテスト画像10,000枚を集めた画像データセット。
PyTorchにはtorchvisionという、有名なデータセットや画像処理でよく使う関数などをまとめたパッケージが存在している
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https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist
#html(</div>)
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