毎に出力するようにしてみました。テスト部分の作成これで訓練部分は完成したので、テスト部分を作ります。10000)これも先ほどのコードと似ている部分がたくさんありますね。テスト部分のロスは全て足して、最後に平均を取ることで、その学習(epoch)でのロスとしています。このあと、ラベルと比較して一致しているものを正解数として記録しています。実際に動かしてみると、学習後に以下のような図が得られるはずです!訓練ロスが若干バタついていますが、テスト精度は98%以上と、しっかり学習できていそうですね!さいごに今回は、PyTorchの入門編という立ち位置で「MNISTを単純なネットワークで学習」させてみました。実際にコードを見てみると、機械学習初心者でも比較的馴染みやすい書き方だと思います。これから機械学習を始める方、新しい機械学習ライブラリを探していた方、是非一度触ってみてください!最初に言ったように、おそらく、これからどんどんホットになっていく機械学習ライブラリがPyTorchです。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。社長と一杯飲みながらお話してみたい方はこちらミツオカフリーランスエンジニア様の募集はこちらにゃんこ師匠その他、お問い合わせはこちらミツオカお気軽にお問い合わせください!せっかくなので、別の記事もぜひ読んでいって下さいね!一緒に働いてくれる仲間を募集しております!ライトコードでは、仲間を募集しております!当社のモットーは「好きなことを仕事にするエンジニア集団」「エンジニアによるエンジニアのための会社」。エンジニアであるあなたの「やってみたいこと」を全力で応援する会社です。ライトコードは現在、急成長中!だからこそ、あなたにお任せしたいやりがいのあるお仕事は沢山あります。「コアメンバー」として活躍してくれる、あなたからのご応募をお待ちしております!なお、ご応募の前に、「話しだけ聞いてみたい」「社内の雰囲気を知りたい」という方はこちらをご覧ください。「好きなことを仕事にするエンジニア集団」の(株)ライトコードのメディア編集部が書いている記事です。rightcodeエンジニア大募集中!私たちライトコードでは、エンジニアを募集しております。私服大歓迎のカジュアルな職場なので、お気軽にご応募ください!また、フリーエンジニアの方も募集しております。