こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です!
- PyTorchのライブラリを用いて0からディープラーニングモデルを構築してみたい!
- PyTorchで簡易なニューラルネットワークモデルを構築できるようになりたい!
PyTorchとは

PyTorch(パイトーチ)とは、Meta AIが開発したPythonベースの深層学習(ディープラーニング)のフレームワークです。
2017年にオープンソースとして公開された比較的新しいライブラリであるにも関わらず、近年ではGoogleのTensorFlow、Kerasと匹敵するほどの人気を集めています。
PyTorchの特徴として「Define by Run」という機械学習計算処理を行いながらモデルを構築することがあります。加えて、データ前処理・ニューラルネットワークの定義・モデル学習などの各処理パーツをクラス(Class)として定義し、複数の処理パーツを組み合わせることで複雑なAIモデルを表現できることから、AIモデル構築の柔軟性という観点で非常に優秀なフレームワークであると言われています。
PyTorchの主な特徴をまとめると以下の通りです。
- Pythonベースの深層学習フレームワーク
- TensoFlowと同様の人気を誇る
- 計算処理能力に優れる
- AIモデル構築の柔軟性に優れる
- AIモデル構築時の途中プロセスを動的なグラフで表現できる(モニタリング性に優れる)
- 近年では特に自然言語処理(NLP)の分野で広く利用されている
後述では、PyTorchを用いた深層学習プログラミングについて実践的に解説していきます。
合わせて読みたい
PyTorchプログラミング学習におすすめな入門本・動画教材8選
AI・ディープラーニングのプログラミング手法を学習する上でおすすめの入門本・動画教材を紹介
【実践】PyTorchで始めるディープラーニング入門
PyTorchを用いたプログラミングの流れの理解するために、全体像を示します。下記テンプレートを見てみましょう。一般的にどんなモデルを構築するにしても、このテンプレートに従って記述できるはずです。今後使い回しも考慮し、どこにどのようなプログラムを配置すべきか要点を押さえながら見ていきましょう。
Pythonプログラムのテンプレート
""" ライブラリ読込 """
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
""" GPU設定 """
# GPUが利用できる場合はGPUを利用し、利用不可の場合はCPUを利用するための記述
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
""" (1)データの準備 """
# XXXX データをここに記述 XXXXX
# XXXX データをここに記述 XXXXX
# XXXX データをここに記述 XXXXX
# XXXX データをここに記述 XXXXX
""" (2)モデルクラスの登録 """
# nnクラスの関数(初期設定)を下記に記述
class SampleModel(nn.Module):
# ユニット・層の数・活性化関数等ニューラルネットワークの模型となるものを下記に記述
def __init__(self):
super(SampleModel, self).__init__()
# XXXXXXXXXXX
# XXXXXXXXXXX
# XXXXXXXXXXX
# 順方向の計算処理の流れを下記に記述
def forward(self,・・・):
# XXXXXXXXXXX
# XXXXXXXXXXX
# XXXXXXXXXXX
""" (3)モデルとパラメータ探索アルゴリズムの設定 """
model = SampleModel().to(device) # モデルのインスタンス
optimizer = "XXXX" # パラメータ探索アルゴリズム
criterion = "XXXX" # 損失関数
""" (4)モデル学習 """
repeat = "XXX" # 学習回数を設定(整数)
for epoch in range(repeat):
ex_var = "XXX" # 説明変数を作成
target = "XXX" # 目的変数を作成
# モデルのforward関数を用いた順伝播の予測(モデルの出力値算出)
output = model(ex_var)
# 上記出力値(output)と教師データ(target)を損失関数に渡し、損失関数を計算
loss = criterion(output, target)
# 勾配を初期化
optimizer.zero_grad()
# 損失関数の値から勾配を求め誤差逆伝播による学習を実行
loss.backward()
# 学習結果に基づきパラメータを更新
optimizer.step()
""" (5) モデルを保存/呼び出し """
torch.save(model.state_dict(), "XXX.model") # モデル保存する場合
model.load_state_dict(torch.load("XXX.model")) # モデルを呼び出す場合
""" (6)モデルの性能評価 """
model.eval()
with torch.no_grad():
# 性能評価
# XXXXXXXXX
# XXXXXXXXX
テンプレートには、下記のようなプログラム群が配置されているのが特徴です。
プログラム記述の流れ | 作業内容 |
---|---|
(1)データの準備 | 学習データ・テストデータ |
(2)モデルクラスの登録 | ニューラルネットワークのモデル情報 (ユニット数, 層の数, 入力/出力次元, 活性化関数等) |
(3)モデルとパラメータ探索アルゴリズムの設定 | モデル・損失関数・最適化アルゴリズム |
(4)モデル学習 | 誤差逆伝播法に基づくモデル学習 |
(5)モデルの保存・呼び出し | モデルの保存・呼び出しが必要な場合記述 |
(6)モデルの性能評価 | テストデータでモデルの性能評価を実施 |
【実践】テンプレートを用いて簡易なニューラルネットワークモデルを構築
この先は有料会員のみ閲覧できるコンテンツです

既に有料会員の方はこちら:
会員について詳しく知る: