Learning今回は畳み込みニューラルネットワーク。MNISTとCIFAR-10で実験してみた。"cpu")print(device)今回からGPU対応した。PyTorchはKerasと違ってGPUモードにするために明示的にコーディングが必要。shuffle=False)MNISTを読み込むDataSetとDataLoaderを作成。前回(2018/2/4)と同じ。使うとわかりやすくなる。Kerasと違って入力と出力のユニットサイズを省略できない。28])モデルオブジェクトの作成。GPUに転送するの2つだけ実装すればよい。Kerasより面倒だけど意外に簡単。するといい感じで構造が表示される。bias=True))次は訓練ループ。これまでとほとんど同じ。評価モードに切り替える必要がある。切り替えなくてもエラーにはならないが性能が出なかったりする。labels.to(device)GPUで動かすと下のようになった。0.9898前回、多層パーセプトロンでの精度が85%くらいだったので99.3%出るCNNはすごく性能がよいことがわかる。CIFAR-10次は同じことをCIFAR-10でやってみよう。なるように標準化している。指定するとファイルの読み込みが並列化される(CPUのコアが複数ある場合はすごく速くなる!)いくつかサンプルを描画してみよう。padding=1))plt.axis('off')いい感じ。参考のチュートリアルに従ってCNNの簡単なモデルを定義してみた。ように関数として使うこともできる。したときに表示される(さっきの例)。bias=True))この表示方法はシンプルだがとてもわかりやすい。あとはこれまでと同じ。'cnn.pkl')結果をプロットしてみよう。label='val_acc')plt.legend()plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('acc')plt.grid()今回はチュートリアルのシンプルなCNNなので63%くらい。AutoencoderAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。»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。