はじめに

WinPythonを使用すると、PyTorchをすぐに始めることが出来るようになっていました。

WinPythonには、既定でPyTorchがインストール済みになっており、WinPythonをダウンロードして展開すればそのままPyTorchが使える状態になっています。

WinPythonでPyTorchを使い始める

WinPythonは下記のサイトからダウンロード可能です。

リンクを辿ってsourceforge.netにアクセスします。
2024年5月現在では、下記が最新の安定版となっており、Winpython64-3.12.3.0.exeをダウンロード。

Winpython64-3.12.3.0.exeは、単に7zipのアーカイブファイルで、実行すると展開されます。(インストール等は不要、展開されたフォルダを配置するのみでOK、ポータブルなので扱いやすい)

下記のようにファイルが展開され、Jupyter Lab.exeを実行すると、Jupyter Notebookがブラウザ上で開きます。

↓

新しいNotebookを作成し、PyTorchを利用する際に必要となる2個のライブラリ「torch」「torchvision」のバージョンを、下記のコードで確認してみます。

!pip show torch
!pip show torchvision

すると、バージョン情報が正しく表示されて、WinPythonに既定でPyTorchがインストール済みになっており、WinPythonをダウンロードして展開すればそのままPyTorchが使える状態になっています。

PyTorchのライブラリをimportして、バージョン情報を表示させると、正しく表示され、ライブラリが読み込まれていることが分かります。

import torch
import torchvision
torch.__version__
torchvision.__version__

生成AIが作成した機械学習のサンプルコードを試す

このまま続けて、次に、生成AIに機械学習のサンプルコードを聞いて、実際に実行してみます。(MNIST 28x28の手書き数字を分類するタスクで試行)

今回は、Perplexity AIの生成AIを使用してみました。

質問結果全体:
https://www.perplexity.ai/search/PyTorchMNIST-28x28-zb_dQC_pQ6aL6vI5k.v_jA

私(人間)
PyTorch、MNIST 28x28のサンプルコード、精度の表示

Perplexity AI(自動生成)
PyTorchを使ってMNISTデータセットの28x28ピクセルの手書き数字を認識するサンプルコードと、モデルの精度を表示する方法は以下の通りです。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# MNISTデータセットを読み込む
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

# データローダーを作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# ニューラルネットワークモデルを定義
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(torch.nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = torch.nn.functional.relu(torch.nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# モデルのインスタンス化と損失関数、最適化手法の設定
model = Net()
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

# モデルの学習
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# モデルの評価と精度の表示        
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%') # 精度を表示

このコードでは、MNISTデータセットからトレーニングデータとテストデータを読み込み、簡単なConvNetモデルを定義しています。その後、トレーニングデータを使ってモデルを学習させ、最後にテストデータを使ってモデルの精度を評価し、精度をパーセンテージで出力しています。[1][2][3][4][5]

Citations:
[1] https://stackoverflow.com/questions/73177931/mnist-model-performing-very-badly-on-custom-data
[2] https://blog.paperspace.com/training-validation-and-accuracy-in-pytorch/
[3] https://visualstudiomagazine.com/Articles/2022/02/15/convolutional-neural-networks.aspx
[4] https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html
[5] https://nextjournal.com/gkoehler/pytorch-mnist

外観:

実行結果

実行の結果、エラーなく一発で動作し、精度は「97.15%」と表示されました。妥当な結果になりました。

単に、生成AIにサンプルコードをラフに(何となく)聞いて、コピー＆ペーストすれば、一発で動作するコードが得られました。

まとめ

機械学習が非常に始めやすくなっていることが分かりました。

WinPythonをダウンロードして展開すればそのままPyTorchが使える状態になっている

はじめに

WinPythonでPyTorchを使い始める

生成AIが作成した機械学習のサンプルコードを試す

実行結果

まとめ