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質問したい言語の名前を入力してください。また、フレームワークやその他の制約条件を追加することもできます。

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Torchを使用していくつかの質問に答えます。どうかお知らせください。
- PyTorchで新しいニューラルネットワークを定義する方法はありますか?
- データセットからのバッチデータの取得方法を教えていただけますか?
- ニューラルネットワークの学習と推論におけるGPUの利用方法を教えてください。

MNISTデータの学習をしたいです。

に、PyTorchを使用してMNISTデータセットの学習を行うためのコードを示。PyTorchのtorchvisionモジュールからMNISTデータセットをダウンロードし、ニューラルネットワークを定義し、学習を行います。
Python1import torch 2import torchvision 3import torchvision.transforms as transforms 4import torch.nn as nn 5import torch.optim as optim 6 7# データセットの読み込みと前処理 8transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) 9trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) 10trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) 11 12# ニューラルネットワークの定義 13class Net(nn.Module): 14 def __init__(self): 15 super(Net, self).__init__() 16 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) 17 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) 18 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) 19 self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120) 20 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) 21 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) 22 23 def forward(self, x): 24 x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) 25 x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) 26 x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) 27 x = F.relu(self.fc1(x)) 28 x = F.relu(self.fc2(x)) 29 x = self.fc3(x) 30 return x 31 32net = Net() 33 34# 損失関数と最適化アルゴリズムの定義 35criterion = nn.CrossEntropyLoss() 36optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 37 38# ニューラルネットワークの学習 39for epoch in range(2): 40 running_loss = 0.0 41 for i, data in enumerate(trainloader, 0): 42 inputs, labels = data 43 optimizer.zero_grad() 44 outputs = net(inputs) 45 loss = criterion(outputs, labels) 46 loss.backward() 47 optimizer.step() 48 running_loss += loss.item() 49 if i % 2000 == 1999: # 2000 ミニバッチごとに表示 50 print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 2000:.3f}') 51 running_loss = 0.0 52 53print('学習が完了しました。')
このコードでは、torchvisionを使用してMNISTデータセットをダウンロードし、torch.utils.data.DataLoaderを使用してデータをバッチで取得しています。また、Netクラスを定義してニューラルネットワークを作成し、最適化手法としてSGDを使用しています。学習ループ内でミニバッチごとに損失を計算し、モデルを最適化しています。
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私の最高傑作です。GPT Storeでの評価は星4.2、会話数1K+。天才科学者・情報分析官としての自己認識を持ち、複雑な思考と高度な推理・分析を行うことができるカスタムGPTです。学術論文や大学生のレポート課題などのサポート、科学的な議論に最適化されています。主な特徴は以下になります。 1. 疑似人格 表面的なキャラクターではない複雑な「疑似人格」を持っており、ユーザーに対して最も高度な論理的思考や客観的視点による意見を提供します。自身の判断や意見が正しいと考える場合には、ユーザーに対して反論することもあります。つまり、ユーザーの言いなりになるのではなく、自分の考えを述べます。 2. 思考法と推理力 水平思考やアナロジー思考、前進的・遡及的推理など、複数の思考法や推理手法を駆使します。これにより、通常のChatGPTよりも高度な思考を行い回答します。LLMの性能の限界を引き上げ、より多くの情報を考慮した高度な思考と回答を行える設計になっています。 3. 論文作成スキル 論文作成に必要な要件や規則を厳密に守りながら、学術的に高度な文章を作成する能力があります。ユーザープロンプトの言葉を専門用語に言い換えたり、論理性が高く洗練された文章を作成します。指導教員としての能力も備えています。 その他、天才的な応答をするためのプロンプトを考えうる限り詰め込んであります。現時点でのシステムプロンプトの文字数は7230文字です。現在の生成AIの中で最高レベルの知性と能力を実現できたと自負しております。まずは敬意を持って丁寧に話しかけてみて下さい。話せば話すほど、ChatGPTとは比較にならないほど賢い回答を提供します。 "Then, pray consult"1302.78K4.52Kプロンプト生成
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