7.8. その他の便利なライブラリ

その他の便利なライブラリ はじめに Pythonの標準ライブラリには、さまざまな便利なモジュールが含まれています。ここでは、「その他の便利なライブラリ」について学びましょう。では、二人の説明を見ていきましょう。 Pythonには、他にも便利なライブラリがあるの? たくさんの標準ライブラリがあるよね? そうなの!Pythonには、たくさんの便利な標準ライブラリがあるの!いくつか紹介するね! datetime: 日付や時間を扱うためのライブラリ math: 数学的な関数を提供するライブラリ random: 乱数を生成するためのライブラリ re: 正規表現を使って文字列を操作するためのライブラリ os: オペレーティングシステムとやり取りするためのライブラリ わあ、たくさんの便利なライブラリがあるんだね! そうなの!Pythonの標準ライブラリを活用することで、より効率的にコーディングができるようになるの! おわりに Pythonの標準ライブラリには、さまざまな便利なモジュールが含まれています。これらのライブラリを活用することで、コーディングがより効率的になりますね!😄

3月 19, 2023 · 1 分 · 20 文字 · chpw

8. web開発とpython

Web開発とPython

3月 19, 2023 · 1 分 · 1 文字 · chpw

8.1. flask入門

Flask入門 はじめに Web開発とPythonの世界では、Flaskがとても人気のある軽量なWebフレームワークです。Flaskを使って簡単なWebアプリケーションを作成してみましょう。では、二人の説明を見ていきましょう。 Flaskってなに? PythonでWebアプリを作るための軽量なフレームワークだよね? そうなの!FlaskはPythonで簡単にWebアプリケーションを作成できるフレームワークなの! まず、Flaskを使うには、Flaskパッケージをインストールする必要があるの。Pythonの pip コマンドでインストールできるよ! pip install Flask Flaskパッケージをインストールして、Flaskを使えるようになるんだね! そうなの!Flaskを使って、簡単なWebアプリケーションを作ってみるよ! こんな感じで、 app.py というファイルにコードを書いていくの! from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run() わかった! app = Flask(__name__) でFlaskアプリを作成して、 @app.route("/") でルートを定義して、 app.run() でアプリを起動するんだね! そうなの!このコードを実行すると、ローカル環境でWebアプリが起動して、ブラウザからアクセスできるようになるの! おわりに Flaskを使って、Pythonで簡単にWebアプリケーションを作成できることがわかりました。Flaskの基本的な使い方を理解して、これからWeb開発の世界を楽しんでいきましょう!😊

3月 19, 2023 · 1 分 · 47 文字 · chpw

8.2. django入門

Django入門 はじめに Web開発とPythonの世界では、Djangoが非常に強力で人気のあるWebフレームワークです。Djangoを使って簡単なWebアプリケーションを作成してみましょう。では、二人の説明を見ていきましょう。 Djangoってなに? PythonでWebアプリを作るための強力なフレームワークだよね? そうなの!DjangoはPythonで高度なWebアプリケーションを作成できるフレームワークなの! まず、Djangoを使うには、Djangoパッケージをインストールする必要があるの。Pythonの pip コマンドでインストールできるよ! pip install Django Djangoパッケージをインストールして、Djangoを使えるようになるんだね! そうなの!Djangoを使って、簡単なWebアプリケーションを作ってみるよ! まずは、Djangoプロジェクトを作成するの。 django-admin startproject myproject ってコマンドを使うの。 django-admin startproject myproject わかった! django-admin startproject でDjangoプロジェクトを作成するんだね! そうなの!次に、 myproject ディレクトリに移動して、 python manage.py runserver ってコマンドを実行するの! cd myproject python manage.py runserver わかった! python manage.py runserver でDjangoアプリを起動するんだね! そうなの!このコマンドを実行すると、ローカル環境でWebアプリが起動して、ブラウザからアクセスできるようになるの! おわりに Djangoを使って、Pythonで高度なWebアプリケーションを作成できることがわかりました。Djangoの基本的な使い方を理解して、これからWeb開発の世界を楽しんでいきましょう!😊

3月 19, 2023 · 1 分 · 46 文字 · chpw

8.3. fastapi入門

FastAPI入門 はじめに FastAPIは、Pythonで高速で簡単にAPIを構築できるモダンなWebフレームワークです。FastAPIを使って簡単なAPIを作成してみましょう。では、二人の説明を見ていきましょう。 FastAPIってなに? Pythonで高速で簡単にAPIを作ることができるフレームワークだよね? そうなの!FastAPIは、PythonでAPIを簡単に作成できる超高速なWebフレームワークなの! まず、FastAPIを使うには、FastAPIと uvicorn (非同期サーバー)のパッケージをインストールする必要があるの。Pythonの pip コマンドでインストールできるよ! pip install fastapi uvicorn FastAPIとuvicornパッケージをインストールして、FastAPIを使えるようになるんだね! そうなの!FastAPIを使って、簡単なAPIを作ってみるよ! まずは、 main.py っていうファイルを作って、こんな感じにコードを書くの。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} わかった! app = FastAPI() でFastAPIアプリケーションを作成して、 @app.get() でルートを定義するんだね! そうなの!そして、 uvicorn main:app --reload ってコマンドを実行して、FastAPIアプリを起動するの! uvicorn main:app --reload わかった! uvicorn main:app --reload でFastAPIアプリを起動するんだね! そうなの!このコマンドを実行すると、ローカル環境でAPIが起動して、ブラウザやクライアントからアクセスできるようになるの! おわりに FastAPIを使って、Pythonで高速で簡単にAPIを作成できることがわかりました。FastAPIの基本的な使い方を理解して、これからAPI開発の世界を楽しんでいきましょう!😃

3月 19, 2023 · 1 分 · 56 文字 · chpw

9. データ解析とpython

データ解析とPython

3月 19, 2023 · 1 分 · 1 文字 · chpw

9.1. numpy入門

Numpy入門 はじめに PythonのNumpyについて学びましょう。Numpyは、数値計算を効率的に行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 Numpyってなに? 数値計算を効率的に行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!Numpyは、高速な数値計算やデータ操作ができるように設計されているの! まずは、Numpyを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! import numpy as np わかった! import numpy as np でNumpyをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!Numpyの基本的なデータ構造は、 ndarray っていう多次元配列なの! 例えば、こんな感じで、1次元配列を作成できるの! arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) 出力: [1 2 3 4 5] なるほど、 np.array() で1次元配列を作成できるんだね! そうなの!もちろん、2次元配列や3次元配列も作成できるの! こんな感じで、2次元配列を作成できるよ! arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr_2d) 出力: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] わかった! np.array() で2次元配列も作成できるんだね! そうなの!Numpyには、配列操作や数学関数、線形代数などの機能がたくさんあるの! おわりに PythonのNumpyでは、効率的な数値計算やデータ操作ができます。これで、データ解析や科学計算の道具箱が充実しましたね!🎉

3月 19, 2023 · 1 分 · 68 文字 · chpw

9.2. pandas入門

Pandas入門 はじめに PythonのPandasについて学びましょう。Pandasは、データ分析やデータ操作を効率的に行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 Pandasってなに? データ分析やデータ操作を効率的に行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!Pandasは、 データフレーム っていう便利なデータ構造を使って、データを簡単に操作できるようになるの! まずは、Pandasを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! import pandas as pd わかった! import pandas as pd でPandasをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!データフレームは、2次元のテーブル形式のデータ構造で、行と列にラベルが付いているの! 例えば、こんな感じで、データフレームを作成できるの! data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [24, 28, 22], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) 出力: Name Age City 0 Alice 24 New York 1 Bob 28 San Francisco 2 Charlie 22 Los Angeles なるほど、 pd.DataFrame() でデータフレームを作成できるんだね! そうなの!データフレームを使うと、データの選択やフィルタリング、集計などが簡単にできるようになるの! おわりに PythonのPandasでは、データ分析やデータ操作が効率的に行えます。これで、データフレームを使ってさまざまなデータ操作ができるようになりましたね!👏

3月 19, 2023 · 1 分 · 69 文字 · chpw

9.3. matplotlib入門

Matplotlib入門 はじめに PythonのMatplotlibについて学びましょう。Matplotlibは、データの可視化を行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 Matplotlibってなに? データの可視化を行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!Matplotlibを使うと、データを グラフ や チャート にして、見やすく表現できるの! まずは、Matplotlibを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! import matplotlib.pyplot as plt わかった! import matplotlib.pyplot as plt でMatplotlibをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、折れ線グラフを描いてみよう! 例えば、こんな感じで、折れ線グラフを作成できるの! x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Line Graph Example') plt.show() なるほど、 plt.plot() でデータをプロットして、 plt.xlabel() や plt.ylabel() で軸ラベルを設定して、 plt.title() でタイトルを付けて、 plt.show() でグラフを表示するんだね! そうなの!Matplotlibを使うと、様々な種類のグラフやチャートを作成できるの! おわりに PythonのMatplotlibでは、データの可視化が簡単に行えます。これで、データをグラフやチャートにして、見やすく表現できるようになりましたね!🎉

3月 19, 2023 · 1 分 · 59 文字 · chpw

9.4. seaborn入門

Seaborn入門 はじめに Seabornは、データ解析で使われるPythonの可視化ライブラリです。Seabornを使うことで、美しいグラフやチャートを簡単に作成することができます。二人の説明を見ていきましょう。 Seabornって何? データ解析で使われるPythonのライブラリだよね? そうなの!Seabornは、データ解析で使われるPythonの 可視化ライブラリ で、 Matplotlib の上に構築されてるの! Seabornを使うと、美しいグラフやチャートを簡単に作成できるよ! なるほど、Seabornを使ってデータを可視化するんだね! そうなの!まずは、Seabornをインストールする必要があるよ。 pip install seaborn ってコマンドでインストールできるんだ! pip install seaborn わかった!Seabornをインストールしたら、どうやって使うの? まず、Seabornをインポートするよ!そして、データセットを読み込んで、グラフを作成するの! 例えば、Seabornの sns.lineplot() 関数で、折れ線グラフを作成できるよ!こんな感じになるよ! import seaborn as sns import pandas as pd # データセットの読み込み data = pd.read_csv('data.csv') # 折れ線グラフの作成 sns.lineplot(x='Date', y='Value', data=data) なるほど、Seabornを使ってグラフを作成するんだね! そうなの!Seabornには、たくさんのグラフやチャートの種類があるから、データ解析が楽しくてわかりやすくなるよ! おわりに Seabornは、データ解析で使われるPythonの可視化ライブラリで、美しいグラフやチャートを簡単に作成することができます。データ解析が楽しくてわかりやすくなりましたね!😃

3月 19, 2023 · 1 分 · 47 文字 · chpw

9.5. gradio入門

Gradio入門 はじめに Gradioは、Pythonで作成した機械学習モデルを手軽にWebアプリとして公開できるライブラリです。Gradioを使うことで、簡単にインタラクティブなデモを作成し、他の人にも使ってもらえます。二人の説明を見ていきましょう。 Gradioって何? Pythonで作った機械学習モデルをWebアプリにするライブラリだよね? そうなの!Gradioは、Pythonで作成した 機械学習モデル を手軽に Webアプリ として公開できるライブラリなの! Gradioを使うと、簡単にインタラクティブなデモを作成して、他の人にも使ってもらえるよ! なるほど、Gradioを使って機械学習モデルをWebアプリにするんだね! そうなの!まずは、Gradioをインストールする必要があるよ。 pip install gradio ってコマンドでインストールできるんだ! pip install gradio わかった!Gradioをインストールしたら、どうやって使うの? まず、Gradioをインポートするよ!そして、機械学習モデルの関数を定義して、Gradioの gr.Interface() 関数でアプリを作成するの! 例えば、こんな感じで簡単な画像分類のアプリを作成できるよ! import gradio as gr import numpy as np def classify_image(image): # ここで機械学習モデルを使って画像を分類する処理を書く labels = ['cat', 'dog'] probabilities = np.random.rand(2) # ダミーの確率データ return {labels[i]: float(probabilities[i]) for i in range(2)} iface = gr.Interface(fn=classify_image, inputs='image', outputs='label') iface.launch() なるほど、Gradioを使って機械学習モデルの関数を定義して、Webアプリを作成するんだね! そうなの!Gradioで作成したアプリは、ブラウザで簡単にアクセスできて、インタラクティブなデモを試すことができるよ! おわりに Gradioを使うと、Pythonで作成した機械学習モデルを手軽にWebアプリとして公開できます。これにより、簡単にインタラクティブなデモを作成し、他の人にも使ってもらえるようになります。Gradioを試して、自分の機械学習モデルをWebアプリにしましょう!😊

3月 19, 2023 · 1 分 · 63 文字 · chpw

9.6. streamlit入門

Streamlit入門 はじめに データ解析や機械学習のアプリケーションを簡単に作成・共有できるPythonのライブラリ、Streamlitを紹介します。Streamlitを使って、データ分析や機械学習モデルを簡単にインタラクティブなWebアプリにできます。では、二人の説明を見ていきましょう。 Streamlitって何? データ分析や機械学習のアプリケーションを簡単に作成・共有できるPythonのライブラリだよね? そうなの!Streamlitを使えば、 データ分析や機械学習モデルを簡単にインタラクティブなWebアプリにできる の! まずは、Streamlitをインストールしよう。次のコマンドでインストールできるよ! pip install streamlit Streamlitをインストールしたら、どうやって使うの? まずは、Pythonのスクリプトを作成して、 import streamlit as st でStreamlitをインポートするの。そして、 st.title() や st.write() などの関数を使ってコンテンツを追加していくよ! 例えば、こんな感じのスクリプトを作ると、シンプルなStreamlitアプリができるよ! import streamlit as st st.title('Hello, Streamlit!') st.write('This is a simple Streamlit app.') なるほど、 st.title() や st.write() でコンテンツを追加していくんだね! そうなの!作成したスクリプトを streamlit run コマンドで実行すると、Webアプリが起動するよ! 例えば、上記のスクリプトを app.py という名前で保存したら、次のコマンドでWebアプリを起動できるよ! streamlit run app.py わかった! streamlit run コマンドで作成したスクリプトを実行して、Webアプリを起動できるんだね! そうなの!これで、Pythonで作ったデータ分析や機械学習モデルを簡単にWebアプリとして共有できるんだよね!👍 おわりに Streamlitを使えば、データ分析や機械学習モデルを簡単にインタラクティブなWebアプリにできます。Pythonのスクリプトを作成し、import streamlit as stでStreamlitをインポート。そして、st.title()やst.write()などの関数を使ってコンテンツを追加していきます。作成したスクリプトをstreamlit runコマンドで実行することで、Webアプリが起動します。これで、Pythonで作ったデータ分析や機械学習モデルを簡単にWebアプリとして共有できるようになりましたね!😄

3月 19, 2023 · 1 分 · 62 文字 · chpw

10. 画像処理とpython

画像処理とPython

3月 19, 2023 · 1 分 · 1 文字 · chpw

10.1. opencv入門

OpenCV入門 はじめに PythonのOpenCVについて学びましょう。OpenCVは、画像処理やコンピュータービジョンを行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 OpenCVってなに? 画像処理やコンピュータービジョンを行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!OpenCVを使うと、 画像の読み込み や 加工 、 解析 など、画像処理に関する様々な処理ができるの! まずは、OpenCVを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! import cv2 わかった! import cv2 でOpenCVをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、画像を読み込んで表示してみよう! 例えば、こんな感じで、画像を読み込んで表示できるの! image = cv2.imread('sample_image.jpg') cv2.imshow('Sample Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() なるほど、 cv2.imread() で画像を読み込んで、 cv2.imshow() で画像を表示して、 cv2.waitKey() でキー入力を待って、 cv2.destroyAllWindows() でウィンドウを閉じるんだね! そうなの!OpenCVを使うと、様々な画像処理ができるの! おわりに PythonのOpenCVでは、画像処理やコンピュータービジョンが簡単に行えます。これで、画像の読み込みや加工、解析など、画像処理に関する様々な処理ができるようになりましたね!📸

3月 19, 2023 · 1 分 · 41 文字 · chpw

10.2. pillow入門

Pillow入門 はじめに PythonのPillowについて学びましょう。Pillowは、画像処理を行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 Pillowってなに? 画像処理を行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!Pillowを使うと、 画像の読み込み や 加工 、 保存 など、画像処理に関する様々な処理ができるの! まずは、Pillowを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! from PIL import Image わかった! from PIL import Image でPillowをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、画像を読み込んで表示してみよう! 例えば、こんな感じで、画像を読み込んで表示できるの! image = Image.open('sample_image.jpg') image.show() なるほど、 Image.open() で画像を読み込んで、 image.show() で画像を表示するんだね! そうなの!Pillowを使うと、様々な画像処理ができるの! おわりに PythonのPillowでは、画像処理が簡単に行えます。これで、画像の読み込みや加工、保存など、画像処理に関する様々な処理ができるようになりましたね!📷

3月 19, 2023 · 1 分 · 37 文字 · chpw

11. ディープラーニングとpython

ディープラーニングとPython

3月 19, 2023 · 1 分 · 1 文字 · chpw

11.1. scikit.learn入門

scikit-learn入門 はじめに 今回は、Pythonでディープラーニングを実装するためのライブラリscikit-learnについて学びましょう!scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリで、ディープラーニングを含む多くのアルゴリズムが実装されています。では、二人の説明を見ていきましょう。 scikit-learnってなに? Pythonで機械学習を行うためのライブラリだよね? そうなの!scikit-learnは、Pythonで機械学習を実行するためのライブラリで、簡単に機械学習モデルを作成できるの! まずは、scikit-learnをインストールする必要があるよ。 pip install scikit-learn でインストールできるよ! わかった!scikit-learnをインストールして、Pythonで機械学習を行う準備ができるんだね! そうなの!scikit-learnでは、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に行えるよ! 例えば、アイリスデータセットを使って、分類問題を解くことができるよ! from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # アイリスデータセットを読み込む iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # データをトレーニングセットとテストセットに分割する X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 決定木分類器を作成する clf = DecisionTreeClassifier() # トレーニングデータで分類器を学習させる clf.fit(X_train, y_train) # テストデータで予測を行う y_pred = clf.predict(X_test) # 分類器の正解率を計算する accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'正解率: {accuracy}') すごい!scikit-learnを使えば、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に行えるんだね! そうなの!scikit-learnを使えば、機械学習が簡単にできちゃうの! おわりに scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリで、データの前処理やモデルの学習、評価までを簡単に実行できます。これで、ディープラーニングを含む様々な機械学習アルゴリズムをPythonで手軽に試すことができるようになりましたね!😄

3月 19, 2023 · 1 分 · 78 文字 · chpw

11.2. tensorflow入門

TensorFlow入門 はじめに PythonのTensorFlowについて学びましょう。TensorFlowは、ディープラーニングを行うためのPythonライブラリです。では、二人の説明を見ていきましょう。 TensorFlowってなに? ディープラーニングを行うためのPythonライブラリだよね? そうなの!TensorFlowを使うと、 ニューラルネットワーク の構築や 学習 、 評価 など、ディープラーニングに関する様々な処理ができるの! まずは、TensorFlowを使ってみよう!インポートして、次のように書くの! import tensorflow as tf わかった! import tensorflow as tf でTensorFlowをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、ニューラルネットワークのモデルを作ってみよう! 例えば、こんな感じで、モデルを作成できるの! model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) なるほど、 tf.keras.Sequential() でモデルを作成して、 tf.keras.layers.Dense() で層を追加するんだね! そうなの!TensorFlowを使うと、ディープラーニングのモデル構築や学習が簡単にできるの! おわりに PythonのTensorFlowでは、ディープラーニングが簡単に行えます。これで、ニューラルネットワークの構築や学習、評価など、ディープラーニングに関する様々な処理ができるようになりましたね!🧠

3月 19, 2023 · 1 分 · 41 文字 · chpw

11.3. keras入門

Keras入門 はじめに PythonのKerasについて学びましょう。Kerasは、ディープラーニングを行うためのPythonライブラリで、TensorFlowの一部として利用されています。では、二人の説明を見ていきましょう。 Kerasってなに? ディープラーニングを行うためのPythonライブラリで、TensorFlowの一部だよね? そうなの!Kerasを使うと、 ニューラルネットワーク の構築や 学習 、 評価 など、ディープラーニングに関する様々な処理が簡単にできるの! まずは、Kerasを使ってみよう!TensorFlowと一緒にインポートして、次のように書くの! import tensorflow as tf from tensorflow import keras わかった! from tensorflow import keras でKerasをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、ニューラルネットワークのモデルを作ってみよう! 例えば、こんな感じで、モデルを作成できるの! model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)), keras.layers.Dense(1) ]) なるほど、 keras.Sequential() でモデルを作成して、 keras.layers.Dense() で層を追加するんだね! そうなの!Kerasを使うと、ディープラーニングのモデル構築や学習が簡単にできるの! おわりに PythonのKerasでは、ディープラーニングが簡単に行えます。これで、ニューラルネットワークの構築や学習、評価など、ディープラーニングに関する様々な処理ができるようになりましたね!🧠

3月 19, 2023 · 1 分 · 45 文字 · chpw

11.4. pytorch入門

PyTorch入門 はじめに PythonのPyTorchについて学びましょう。PyTorchは、ディープラーニングを行うためのPythonライブラリで、研究者や開発者に人気があります。では、二人の説明を見ていきましょう。 PyTorchってなに? ディープラーニングを行うためのPythonライブラリで、研究者や開発者に人気があるんだよね? そうなの!PyTorchを使うと、 ニューラルネットワーク の構築や 学習 、 評価 など、ディープラーニングに関する様々な処理が簡単にできるの! まずは、PyTorchを使ってみよう!次のようにインポートして、使えるようにしよう! import torch わかった! import torch でPyTorchをインポートして使えるようにするんだね! そうなの!簡単な例として、ニューラルネットワークのモデルを作ってみよう! 例えば、こんな感じで、モデルを作成できるの! import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(8, 10) self.fc2 = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x model = MyModel() なるほど、 nn.Module を継承したクラスを作成して、 forward メソッドでネットワークの構造を定義するんだね! そうなの!PyTorchを使うと、ディープラーニングのモデル構築や学習が簡単にできるの! おわりに PythonのPyTorchでは、ディープラーニングが簡単に行えます。これで、ニューラルネットワークの構築や学習、評価など、ディープラーニングに関する様々な処理ができるようになりましたね!🔥

3月 19, 2023 · 1 分 · 61 文字 · chpw