PyTorchでのモデルのトレーニングと推論方法について教えてください。

1年 ago
光, 明
1 minute

PyTorchでモデルのトレーニングと推論を行う場合、通常以下の手順が必要です：

  1. モデルの定義：最初に、ニューラルネットワークモデルの構造を定義する必要があります。torch.nn.Moduleクラスを継承してカスタムのニューラルネットワークモデルを作成することができます。
  2. 損失関数の定義：モデルの予測値と実際のラベルとの差を計算するために適切な損失関数を選択します。
  3. 最適化器とは、モデルのパラメータを更新するために適切な最適化器を選択することで、SGD、Adamなどがよく使用されます。
  4. モデルのトレーニング：トレーニングの過程で、入力データをモデルに反復処理して損失を計算し、パラメータの更新を行い、停止条件が満たされるまで繰り返します。
model = YourModel()  # 定义模型
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 定义损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)  # 定义优化器

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
        outputs = model(inputs)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数

# 推理
model.eval()  # 切换到评估模式
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        # 进行推理操作

学習中には、必要に応じて学習率の調整戦略やモデルの保存と読み込みなど、追加機能を適用することができます。最後に、推論段階ではモデルを評価モードに切り替え、torch.no_grad()コンテキストマネージャを使用して勾配計算を停止し、推論速度を向上させる必要があります。

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