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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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