エポックガンガン回したあとに出力先ディレクトリがなくてエラーになると悲惨・・・あとでTensorBoardXを導入してTensorBoardでロギングするとこういうディレクトリ作成がいらなくなる。logsFine-tuningなので5エポックと少しだけ回した。最後にテストデータで評価してみよう。Kaggleのテストデータはラベルがついていないので認識率を求められない。いくつかの画像を描画して目視で確認してみた。学習済みモデルをロード。PyTorchは重みファイルだけ保存するのが推奨になっていたので、対応するモデル構造は予め用意する必要がある。storage))テストデータのDataLoaderを作成して最初の128枚の画像をロードする。volatile=True)print(images.size())正しく読めてるか最初の25枚を描画して確認しよう。nrow=5))OK。ようにアルファベット順に並んでいた・・・ネットワークに通して予測しよう。0(ネコ)、1(イヌ)の予測ラベルが入っている。Tensorからndarrayに戻したのは出力が上のようにコンパクトに表示されるからで深い意味はない。この結果から1(イヌ)と予測された画像だけ取り出すには下のように書けばよい。1Dtensorにしてからインデキシング逆に0(ネコ)と予測された画像だけ取り出すには下のように書けばよい。Forumsテストデータでもかなりの精度で予測できていることがわかる。AutoencoderAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。Network今回は畳み込みニューラルネットワーク。Perceptron今回は多層パーセプトロンでMNIST。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiaryさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。