More Related Content
Similar to 最近思った機械学習(PyTorch)のベストプラクティス
Similar to 最近思った機械学習(PyTorch)のベストプラクティス (20)
最近思った機械学習(PyTorch)のベストプラクティス
- 2. 自己紹介 2
名前: つばめ
(Masato FUJITAKE)
Twitter : @Swall0wTech
専攻:Computer Vision(元ロボティクス
言語:c言語、C++,アセンブリ…
Python:画像処理、機械学習等
- 8. シンプル例
class CoolSystem(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super(CoolSystem, self).__init__()
# not the best model...
self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10)
def forward(self,x):
return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0),-1)))
def training_step(self,batch,batch_nb):
# REQUIRED
x, y = batch
y_hat = self.forward(x)
loss =F.cross_entropy(y_hat, y)
tensorboard_logs = {'train_loss':loss}
return {'loss':loss,'log':tensorboard_logs}
@pl.data_loader
def train_dataloader(self):
# REQUIRED
return DataLoader(
MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32)
8
from pytorch_lightning import Trainer
model = CoolSystem()
# most basic trainer, uses good defaults
trainer = Trainer()
trainer.fit(model)