【pytorchを深く理解する】PyTorchの学習・評価モデル

PyTorch のモデルのトレーニングと評価

機械学習と深層学習の分野では、PyTorch は非常に人気のある深層学習フレームワークです。モデルのトレーニングと評価を容易にする柔軟で強力なツールを提供します。この記事では、PyTorch を使用してデータセットを準備し、トレーニング ループを定義し、最適化アルゴリズムを選択し、モデルのパフォーマンスを評価する方法を説明します。

データセットの準備

モデルのトレーニングを開始する前に、まずデータセットを準備する必要があります。PyTorch は、torch.utils.dataデータのロードと処理に役立つモジュールを提供します。通常、データをロードし、データを前処理するには、データセット クラスをカスタマイズする必要があります。

import torch
from torch.utils.data import Dataset