目的
PyTorchのチュートリアルPyTorch: Tensorsを参考にPyTorch Tensor(テンソル)を使って、損失(loss)や重み(weight)の計算をする。
PyTorchの特徴の一つである、テンソルとNumPyの違いを手を動かしながら感じる。
NumPyを用いた例は、【PyTorch】サンプル① 〜NUMPY〜から。
詳しい解説とコードは、【PyTorch】サンプル② 〜TENSOR (テンソル) 〜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 〜