目的
PyTorchのチュートリアルPyTorch: Defining New autograd Functionsを参考にPyTorchテンソル(tensor)と自動微分(autograd)を使って、損失(loss)や重み(weight)の計算をする。
前回の、【PyTorch】サンプル③ 〜TENSORS AND AUTOGRAD（テンソルと自動微分）〜では、自動微分の基本的な扱いをご紹介しました。
今回は、前回使用した自動微分のコードを関数化してみましょう。
詳しい解説とコードは、「【PyTorch】サンプル④ 〜Defining New autograd Functions（自動微分関数の定義）〜」をご覧ください。
チュートリアル
- 【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )① 〜テンソル〜
- 【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )② 〜AUTOGRAD〜
- 【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )③ 〜NEURAL NETWORKS（ニューラルネットワーク）〜
- 【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )④ 〜TRAINING A CLASSIFIER（画像分類）〜
サンプル
- 【PyTorch】サンプル① 〜NUMPY〜
- 【PyTorch】サンプル② 〜TENSOR (テンソル) 〜
- 【PyTorch】サンプル③ 〜TENSORS AND AUTOGRAD（テンソルと自動微分）〜
- 【PyTorch】サンプル④ 〜Defining New autograd Functions（自動微分関数の定義）〜
- 【PyTorch】サンプル⑤ 〜Static Graphs（静的グラフ）〜
- 【PyTorch】サンプル⑥ 〜 nn パッケージ 〜
- 【PyTorch】サンプル⑦ 〜 optim パッケージ 〜
- 【PyTorch】サンプル⑧ 〜 複雑なモデルの構築方法 〜
- 【PyTorch】サンプル⑨ 〜 動的グラフ 〜