PyTorch の動作確認をしてみた(9)

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 3.7.0 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 4.3.1 転移学習(P.072 – P.082) である。

※1. プログラムの詳細は、書籍を参考(P.072 – P.082)にして下さい。
※2. CNN の理解をもう少し深めたかったので, 再度, 復習した.
※3. 前回と, 異なるCNNモデルを適当に構築して, 再度動作確認してみた.


■転移学習(書籍の一部を抜粋・改変).

※上記ソースについて, 下記のようなコメントの読み替えが必要です.
nn.Conv2d(3, 32, 4, stride=2) … # 111 = {(H)224 + 2 * (P)0 – (KH)4} / (SH)2 + 1
nn.Conv2d(32, 96, 3, stride=2) … # 18 = {(H)37 + 2 * (P)0 – (KH)3} / (SH)2 + 1
nn.Conv2d(96, 192, 4) … # 6 = {(H)9 + 2 * (P)0 – (KH)4} / (SH)1 + 1

■実行結果(epoch = 10).


■以上の実行結果から, 以下のことが分かった.


■参照サイト
【参照URL①】定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する.

■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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