PyTorch の動作確認をしてみた(13)

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 4.5 DCGANによる画像生成(P.093 – P.104) である。

※1. プログラムの詳細は, 書籍を参考(P.093 – P.104)にして下さい.
※2. 書籍上は, 訓練した生成モデル, 識別モデルの保存については, 書かれていたが, ロードについては記載されてなかったので, 動作確認時に, 参照サイト① ~ 参照サイト② を参考に, 動作確認した.
※3. 参照サイト② (“A common PyTorch convention is to save models using either a .pt or .pth file extension.”) にあるように, 訓練した生成モデル, 識別モデルの拡張子を, “.pth” で保存したため, 書籍上の “.prm” と異なっている.
※4. 生成モデルをロードした際の動作確認は, 訓練済みの生成モデルをロードする形で行ったので, 非常に短時間(1秒未満)で, 画像の生成を確認できた.


■生成モデル, 識別モデルの確認(書籍から一部抜粋・加筆).

■実行結果.


■生成モデル, 識別モデルの訓練~画像生成(書籍から一部抜粋・加筆).

■実行結果.


■訓練済み生成モデルのロード~画像生成(書籍から一部抜粋・加筆).

■実行結果.


■以上の実行結果から, 以下のことが分かった.

3. 画像生成失敗時(epoch 0)

4-1. 画像生成成功時(epoch 0)

4-2. 画像生成成功時(epoch 50)

4-3. 画像生成成功時(epoch 100)

5. 訓練済み生成モデルによる画像生成


■参照サイト
【参照URL①】Saving torch models
【参照URL②】SAVING AND LOADING MODELS

■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)

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください