PyTorch Lightning入門
- はじめに PythonのPyTorch Lightningについて学びましょう。PyTorch Lightningは、PyTorchの高レベルAPIで、ディープラーニングの開発をさらに簡単にします。では、二人の説明を見ていきましょう。
PyTorch Lightningってなに？
PyTorchの高レベルAPIで、ディープラーニングの開発をもっと簡単にするものだよね？
そうなの！PyTorch Lightningを使うと、ディープラーニングの モデル の構築や 学習 、 評価 など、よりシンプルにコードを書くことができるの！
まずは、PyTorch Lightning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 pytorch_lightning as pl
わかった！
import pytorch_lightning as pl
でPyTorch Lightning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、PyTorch Lightningの
LightningModule
を継承してモデルを作成できるの！
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class MyModel(pl.LightningModule):
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
def configure_optimizers(self):
optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)
return optimizer
def training_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
y_hat = self(x)
loss = nn.functional.mse_loss(y_hat, y)
self.log('train_loss', loss)
return loss
なるほど、
pl.LightningModule
を継承したクラスを作成して、ネットワークの構造を定義するんだね！
そうなの！PyTorch Lightning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 Lightningでは、ディープラーニングがさらに簡単に行えます。これで、ニューラルネットワークのモデル構築や学習、評価などがシンプルに書けるようになりましたね！😄