システム開発アシスタント

システム開発アシスタント

言語やフレームワークを自由に指定することで、システム開発アシスタントとして何でも質問に答えてくれます。

5
0
136
33
user_123038585507129344
user_108961360132238336
user_67825708779517952
がお気に入り登録しました。

投稿日時:

  • プロンプト実行例
  • プロンプトを見る
システム開発アシスタント

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。

言語名

フレームワーク

その他の制約条件

システム開発アシスタント

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。

  1. 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?
  2. 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?
  3. 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。

システム開発アシスタント

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。

Python
1import 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。

コメント 0

他のプロンプトもチェック

  • 画像生成

    SNS広告

    推奨モデル - Midjourney
    【High quality】 過去のコンテスト入賞作品🥇はこちら▷ https://zizi.ly/7f3fa9 (大人な雰囲気の美人生成) 「こういう女性を生成したい」などのご要望はコメント欄へどうぞ! #SNS #Instagram #X #Twitter #TikTok #ChatGPT #画像生成 #マーケティング
  • GPTs

    チャットボット

    ChatGPT o1-pro に手が届かない我々は、引き続き ChatGPT4oにがんばってもらうしかない🤣。 「いつもより考えるBot」は、あなたの思考を深掘りし、新たな視点を提供する特別なサポート役です。 🌟 何ができる? ‐ 本質を捉える力あなたが提示するテーマの「核」を見つけ出し、高次の視点でアイデアや問題を整理。見逃していた可能性を発見します! - 驚きの洞察単なる応答ではなく、次の一歩を導く深いインサイトを提供。「いつもより考えるBot」は、特別な工夫を凝らして、通常の考え方を一歩深め、あなたの思考を広げます。 - 柔軟で創造的あらゆる分野で応用できる抽象的な思考から、具体的な行動アイデアまで幅広くサポート。どんな話題でもOKです。 - あなたのペースに応じて最適な進め方を提案します。会話の負担を最小限にして楽しく使えます。 🤝 こんな場面で活躍! - 「企画やアイデアが必要!」→ プロジェクトの課題を分析して、新しい方向性を提示します。あなたの発想力を倍増させます。 - 「目の前の問題を整理したい!」→ 情報を構造的にまとめて、何を優先すべきかをクリアにします。 - 「新しい視点がほしい!」→ 現状の枠を超えるアイデアを提供し、次の一歩にインスピレーションを与えます。 🚀 ぜひあなたのそばに 「いつもより考えるBot」は、アイデアをもっと掘り下げたい、複雑な問題に整理が必要、といったときに、助けとなるでしょう! あなたの知性を一段引き上げるために、全力でお手伝いします。ぜひ、いつもより「考えたい」あなたのそばに置いてください😊
    4
    0
    178
    355
  • 物語・脚本・プロット

    推奨モデル - Gemini
    ○○とは何か最大限詳しく教えてくださいと言うだけで非常に高品質な解説を生成してくれますyoutubeで使うのもアリ**Gemini 2.5 Proじゃないとしょぼいです** (超高品質版https://d.kuku.lu/7mdnafs8t)
  • GPTs

    プロンプト生成

    今話題のアプリやサイトを自然言語でリアルタイムに開発できるサービス「Create.xyz」のプロンプト作成GPTsです。 公式が発表しているプロンプトガイドラインを基に、だれでも簡単にアプリやサイトを作れるプロンプトを出力します。 #create