PyTorchで深層学習始めました

こんにちは、のっくんです。

最近、ちょくちょく聞くようになった深層学習フレームワークPyTorchの勉強を始めました。

PyTorchはFacebookが開発した深層学習フレームワークで、海外のエンジニアや研究者の間では使われていますが、日本だとまだまだ使っている人や書籍も少ないみたいです。

私は今まではKerasを使って深層学習を学んでいましたがある程度書けるようになったので、新しくPyTorchに入門しようと思い以下の書籍を購入しました。

青い本です。

新しいことを学ぶ瞬間はワクワクしますね。

内容が分かりやすく書かれているので、PyTorch初心者の私でも理解することができました。

Kerasを学んでから始めるとベターだと思います。

私はこれまでにPythonの技術書10冊くらい購入して勉強しましたが、技術書で1番困るのは最初の環境構築がうまくいかないこと。

「うわ、このライブラリうまくインポートできねーじゃん!」

みたいな感じのやつ。

この本ではGoogle Colabを使うので問題なく進めることができました。

いやー、Google Colabめっちゃ便利ですよ。

家のPCにLinux入れて深層学習でGPU動かすのめっちゃ大変でした(詳しくは以下の記事参照)が、その必要ありませんし。

【Ubuntu】TensorflowやKerasをGPUで動かす方法

元々JupyterNotebookを使っていたのですが、最近はGoogleColabでコードを書くことが増えましたね。

本ではcifar10やアリとハチを分類する深層学習が紹介されていました。

この本を読むと、他クラス分類や2値分類、転移学習が書けるようになります。

  • Kerasよりも転移学習が書きやすい!
  • ImageFolderってめっちゃ便利や!
  • コードを覚えておけば、他のデータでも応用できる!

他のデータセットで深層学習試してみたので、また他の記事で紹介したいと思います。