PyTorchによるニューラルネットワークの実践ガイド
このガイドでは、PyTorchの基本的な概念について学びます：テンソル、自動微分、ニューラルネットワークモジュール、オプティマイザ、カスタムモジュール、および動的計算グラフ。各トピックには実行可能なコードサンプルが含まれており、NumPyから始めてPyTorchの高度な機能に移行する方法を示します。
1. PyTorchの主要な特徴
テンソル（Tensor）: NumPyのndarrayと似 ...
9月1日 00:15 投稿
PyTorchにおける自動微分機能：計算グラフと勾配更新の実装詳細
オートグラッド（Autograd）の概要
PyTorch の学習プロセスを支える中核機能として、テンソル操作を追跡し勾配を自動的に計算する「Autograd」エンジンが存在します。この機構により、複雑なニューラルネットワークにおける微分計算を手動で行うことなく効率的に最適化が可能となります。
計算グラフの構築と追跡設定
テンソルの作成時に requires_grad=True を指定するこ ...
7月3日 17:39 投稿