【PyTorch】畳込みニューラルネットワークを構築する方法【CNN】

公開日: : 最終更新日:2022/03/18 機械学習 , , , ,

今回は、PyTorch を使って畳込みニューラルネットワーク(CNN)を構築する方法について紹介します。

PyTorch でニューラルネットワーク(NN)を構築する方法については以前まとめたので、よかったら参考にしてみてください。

【PyTorch】ニューラルネットワークを構築する方法【NN】

手順はニューラルネットと同様なので、主に異なる点についてまとめてみます。

動作環境は、Windows10, Anaconda, Jupyter, GPU NVIDIA GeForce  RTX 2060 です。

データセットの読み込み

出力結果は以下のようになります。

データの形状が、NNではフラットにする必要がありましたが、CNNでは2階テンソルのままとなります。

モデルの定義

モデルの定義は以下のようになります。

畳込み層は「Conv2d()」メソッドを用います。

ここでは定義だけなので、出力結果はありません。

モデルの生成

モデルの生成は以下のようになります。

出力結果は以下のようになります。

2層の畳み込み層が配置されています。

損失関数とオプティマイザーの生成

train_step()関数の定義

訓練データの学習用関数の定義を行います。

test_step()関数の定義

テストデータの検証用関数の定義を行います。

学習の早期終了判定用関数の定義

学習を早期に終わらせるかどうかを判定するための関数を定義します。

学習

実際に CNN で学習を行います。

実行時間は、約15分でした。

精度のグラフ化

エポックごとの損失と精度(正解率)をグラフ化します。

参考文献

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