PyTorch の動作確認をしてみた(6)

1. 環境は、Window 10 Home (64bit) 上で行った。

2. Anaconda3 (64bit) – Spyder上で、動作確認を行った。

3. python の バージョンは、python 3.6.5 である。

4. pytorch の バージョンは、pytorch 0.4.1 である。

5. GPU は, NVIDIA社 の GeForce GTX 1050 である。

6. CPU は, Intel社 の Core(TM) i7-7700HQ である。

今回確認した内容は、現場で使える! PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 (AI & TECHNOLOGY) の 4.2.2 CNNの構築と学習(P.067 – P.071) である。
Fashion-MNIST を 使った, CNN の 画像分類 について書かれていたので, 少し動作確認を行った.
また, tqdm の使い方も確認できた.

※プログラムの詳細は、書籍を参考(P.067 – P.071)にして下さい。


■Fashion-MNISTの学習(GPU版).

■実行結果(GPU版).


■Fashion-MNISTの学習(CPU版).

■実行結果(CPU版).


■以上の実行結果から, 以下のことが分かった.
① 処理速度.
実行結果(GPU版): Elapsed Time: 189.46908950805664[sec]
実行結果(CPU版): Elapsed Time: 1290.8199858665466[sec]
-> GPU版 が CPU版 に比べて, 約6.8倍早く処理できたことが分かった.

② tqdm の 使い方.
著書上の tqdm.tqdm(enumerate~(略)~ では, 動作しなかったので, tqdm(enumerate~(略)~ で 確認した.


■参考書籍
現場で使える! PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 (AI & TECHNOLOGY)

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