• PyTorch実践入門
  • 本書について
    • 想定読者
    • 本書の構成
    • 第1部
    • 第2部
    • 第3部
    • コードについて
    • ハードウェアとソフトウェアの要件
    • その他のオンライン資料
  • 目次
  • 第1部　PyTorchの基礎
    • 第1章　ディープラーニングとPyTorchの概要
      • 1.1　ディープラーニングによる革命
      • 1.2　ディープラーニング用フレームワーク：PyTorchとは
      • 1.3　なぜPyTorchを使用するのか
      • 1.4　ディープラーニング・プロジェクトにおけるPyTorchの役割
      • 1.5　ハードウェアとソフトウェアの必要要件
      • 1.6　第1章 演習問題
      • 1.7　まとめ
    • 第2章　訓練済みモデルの利用方法
      • 2.1　画像認識の訓練済みモデル
      • 2.2　画像生成の訓練済みモデル
      • 2.3　画像の内容を説明する訓練済みモデル
      • 2.4　Torch Hubとは
      • 2.5　結論
      • 2.6　第2章 演習問題
      • 2.7　まとめ
    • 第3章　PyTorchにおけるテンソルの扱い方
      • 3.1　浮動小数点数とは
      • 3.2　多次元配列としてのテンソル
      • 3.3　テンソルの一部指定や取り出し（Indexing）
      • 3.4　名前付きテンソル（Named Tensor）
      • 3.5　テンソルの要素の型
(1 / 79)