目的

このチュートリアルに至るまでは、ニューラルネットワークモデルの定義を積み木を積み重ねるように単純なシーケンスtorch.nn.Sequentialで構築していました。

このtorch.nn.Sequentialを用いた方法は、モデルの定義が簡単である反面、ネットワーク構造も簡素なものしか作ることができません。

例えば、torch.nn.Sequentialでは、ResNetネットワーク構造を構築することがきません。

(Credit:Deep Residual Learning for Image Recognition. Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun. arXiv:1512.03385 [cs.CV]
(or arXiv:1512.03385v1 [cs.CV] for this version) )

このチュートリアルでは、PyTorch: Custom nn Modulesを参考に、より複雑なニューラルネットワークのモデルが構築できる方法を紹介します。

詳しい解説とコードは、「【PyTorch】サンプル⑧ 〜複雑なモデルの構築方法〜」をご覧ください。