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Deep Learning With PyTorch - Full Course

What You Will Learn

PyTorchを使用してディープラーニングを行うための基本的なスキルを習得する
テンソルを作成し、基本的な演算を行う方法を学ぶ
Autogradパッケージを使用して勾配を計算する方法を理解する

Key Concepts

テンソル: PyTorchでの基本的なデータ構造
Autogradパッケージ: 勾配を自動的に計算するためのツール
コンピュテーショングラフ: PyTorchでの演算の依存関係を表すグラフ

Code Examples

x = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
y = torch.tensor(2.0)
w = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)

このコードは、テンソルx、y、wを作成し、xとwには勾配を計算するための属性を追加しています。

z = x * w
loss = (z - y) ** 2

このコードは、テンソルxとwの積を計算し、loss関数を定義しています。

loss.backward()

このコードは、loss関数の勾配を計算します。

Lesson Summary

このレッスンでは、PyTorchを使用してディープラーニングを行うための基本的なスキルを習得しました。テンソルを作成し、基本的な演算を行う方法を学び、Autogradパッケージを使用して勾配を計算する方法を理解しました。また、コンピュテーショングラフの概念を紹介し、PyTorchでの演算の依存関係を表す方法を学びました。最後に、具体的なコード例を使用して、 PyTorchでのテンソルの作成と勾配の計算を実践しました。

Practice Exercise

次のコードを完成させ、テンソルx、y、wを作成し、loss関数の勾配を計算してみましょう。

x = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
y = torch.tensor(2.0)
w = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
z = x * w
loss = (z - y) ** 2
loss.backward()
print(w.grad)

このコードを実行し、wの勾配が正しく計算されることを確認してみましょう。

What Is Next

次のレッスンでは、PyTorchを使用してニューラルネットワークを作成し、トレーニングを行う方法を学びます。具体的には、ニューラルネットワークの構造を定義し、損失関数を指定し、オプティマイザを使用してパラメータを更新する方法を学びます。

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