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HEXA BLOG

プログラム

HEXA BLOGプログラム2022.6.16

ぱいとーち

こんにちは

シュンスケです✨

前回、と言ってもかなり前ですが、ディープラーニング入門編として、
画像の数字認識をC#で実装しました。

そこから月日は流れ、深層学習はとても発展を遂げていますね。
利用範囲も、画像認識から物体検出、自然言語処理や、動画からモーションデータを
生成するなんてのも出てきました。

そんな中ではありますが、入門編その2です。

今回はフレームワークを使ってみます。

使用するフレームワークはいくつか候補がありますが、
ロジックの把握がしやすそうなようで、

PyTorch

を使う事にしました。

おなじみのテストデータ、MNISTを使って前回行った手書き数字認識を実装してみます🛠
(なんとフレームワークにMNISTのデータセットへのアクセスが用意されています)

で、実行結果

Accuracyが徐々に上がっているログが出ています🔍

フレームワークを使用すると、かなり簡単に書けますし、アレンジもしやすそうですね
そして、改めて必要な要素も把握できました。
次は別のモデルも使ってみようと思います。

では🎵

参考ページ
https://pytorch.org/get-started/locally/

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