(cache)注目のディープラーニングフレームワーク「PyTorch」入門

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PyTorchに注目が集まっている

　最近「PyTorch」熱を感じます。日本のAIベンチャーの雄であるPFNが「Chainer」から「PyTorch」に移行しましたし、つい先日も、著名なAI研究団体のOpenAIがメインのフレームワークをPyTorchにすることを発表し、この勢いは続きそうですね。

　周りでもPyTorchを使い始めている人が多いように思います。それを裏付けるようにVengineerさんのアンケートでも「現在使っているディープラーニングフレームワーク」が堂々の1位となっていました（TensorFlowとKerasを合計すると、やはりTensorFlow+Kerasが強いのですが）。

　というわけで、ミーハーな私もPyTorchに入門してみました。

PyTorchでジャンケン画像認識

　ラズパイマガジン2月号のAI特集で、ジャンケンの手の形を題材に、画像認識のAIモデルを作成する記事を書きました。

ラズパイマガジン 2020年2月号 (日経BPパソコンベストムック)

作者:
出版社/メーカー: 日経BP
発売日: 2020/01/14
メディア: ムック

　詳細は以下記事参照下さい。

　学習に関しては、Google Colaboratoryを活用する形になっています。書籍では、フレームワークとしてTensorFlow(Keras)を使ったのですが、今回はこのコードを自分の勉強のためにPyTorchを使って1から書き直してみました（完全移植はできていません）。

　今回は特別に（というわけでもないですが）公開しちゃいます。既存のデータセットを使わずに、カメラで集めた普通の画像を学習するチュートリアルは意外に少なかったりするので、それなりに需要はあるのではないかなと思います。

ラズパイマガジンAI特集（PyTorch版）

　PyTorchでのデータの扱いを中心に、コメントを多めにつけました。単体でも分かる人には分かると思いますが、さっぱり分からないという人は、是非ラズパイマガジン2月号を読みながら、コードを実行してみて下さい。流れ自体は、TensorFlowでの学習と全く同じにしていますので、対応するコードを確認しながら実行すると理解が深まるのではないかと思います。なお、PyTorch初学者なので、間違っているところや、変な書き方しているところがあったら、そっと教えていただけると助かります。

　ラズパイマガジン、紙の書籍も電子書籍もありますので、興味ある方は是非。

ラズパイマガジン 2020年2月号 (日経BPパソコンベストムック)

作者:
出版社/メーカー: 日経BP
発売日: 2020/01/14
メディア: ムック

ラズパイマガジン 2020年2月号

作者:
出版社/メーカー: 日経BP
発売日: 2020/01/14
メディア: Kindle版

PyTorch入門に最適な情報

　自分がPyTorchを実践にするにあたり参考にしたネット情報や、今後試したいなと思っているものを、初心者向けのものを中心にメモがわりに紹介したいと思います。

公式情報

Deep Learning with PyTorch | PyTorch
　公式のチュートリアルが丁寧で分かりやすいです。画像認識だとTraining a Classifierが参考になります。

[1912.01703] PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library
　PyTorchの論文

Practical Deep Learning for Coders, v3 | fast.ai course v3
　fast.aiというPyTorchのラッパー。PyTorchはラッパーがたくさんあって、色々混在している印象ですが、fast.aiはその中でもTensorFlowのKeras的存在で、簡単にかける印象です。今回は使用しませんでしたが、こういったラッパーも使いこなすと更に楽にプログラムをかけそうですね。