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PyTorchの特徴とインストール方法

PyTorchとは

PyTorch(パイトーチ)とは、Pythonの機械学習ライブラリの一つで、現在最もアツいフレームワークです。

前身は、Lua言語で提供されていた「機械学習ライブラリTorch(トーチ)」です。

そのPython版が PyTorch になります。

制作しているのは、かの有名な Facebook で、日本で開発されているChainer(チェイナー)に似ていることもしばしば取り上げられています。

PyTorchの特徴

特徴としては、その扱いやすさにあります。

NumPy の配列を操作するようにデータを扱うことができ、さらにネットワークの構築は Keras のように、初心者にもコーディングしやすい・理解しやすい仕様になっていることが特徴です。

さらに最近、Chainer を開発していた Preferred Networks社 は、PyTorch に順次切り替えると発表したこともあり、さらに今後注目を集めることでしょう。

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インストールの前に、多層パーセプトロンのおさらい

※インストール目的で来た人は、こちらの章は飛ばしてください。

インストール作業の前に・・・

PyTorch を使うということは「機械学習」目的の人がほとんどだと思います。

ということで、次回より【Pytorch入門】として連載を初めていきます。

そして、まずは、簡単な多層パーセプトロンから実装してみたいと思っています。

そのため、「多層パーセプトロン」について簡単におさらいしてみたいと思います。

多層パーセプトロン (MLP: Multi-Layer Perceptron)

pytorch_mlp_mnist

多層パーセプトロン(通称MLP)とは、複数の形式ニューロンからなる層を複数用意した、ニューラルネットワークの最も単純な形です。

畳み込みニューラルネットワークなどと比べると、性能は劣る場合が多いです。

しかし、ニューラルネットワークの基本形であり、様々なデータに対応できるので、一度実装しておいて損はないはずです!

今回は、手書き数字(MNIST)データセットを学習させていきますが、学習法は最もメジャーな誤差逆伝播学習法(BP: Backpropagation)です。

この辺りの記事は、弊社ブログでも解説しているので是非ご一読ください!

ブログ記事

PyTorchのインストール

それでは、お待ちかねの環境構築をしていきましょう!

インストール

pipで環境を管理していれば、

でインストール可能です!

あっという間ですね(笑)

このとき、データセットなどを扱うためのtorchvisionのインストールも忘れずに!

ただ、Anacondaなど、そのほかの環境で管理している人もいると思います。

その際は、以下の公式ページから、自分の環境に適したインストール方法が簡単にわかりますので、ご覧ください。

Pytorch公式ページ
https://pytorch.org/get-started/locally/

動作確認

念のため、動作確認をしてみましょう。

ついでに、PyTorchでのデータ(Tensor: テンソルまたはテンサーという型)の扱い方も見てみましょう!

ここで紹介するテンソル型の扱い以外にも、たくさんの関数が用意されているので気になった方は、是非調べて遊んでみてください。

さいごに

今回は、PyTorchのインストールまで行ってみました!

ということで、次回からの【Pytorch入門】の連載では、簡単な多層パーセプトロンから実装してみたいと思います!

ネット上には、畳み込みニューラルネットワークの実装記事はたくさんあると思います。

ただ、多層パーセプトロンのような単純で軽量なネットワーク実装はあまり紹介されていないので必見です!

是非ご期待ください!

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おすすめのPyTorch本

つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
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