PyTorch Tutorial

目的

• 機械学習を使った研究で学会投稿まで経験した
• 研究を通じて一通りの機械学習の理論や流れは把握できた
• しかし、コーディング力不足によりAIが書いたコードのエラーに気づけず手戻りが多発した
• pytorchを体系的に学んだ経験がないので、tutorialを通じて復習を行う

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ルール

1. 1~2日で1章進める
2. 理解した上で全て自分の手で写経する
3. geminiによる追加課題を解く（本質を理解できているか確認するためにあえてエラーケースを盛り込んでもらう）

学習計画（1〜2日で1章目安）

• Tensors: Tensorの基本操作とプロパティ
• Datasets & DataLoaders: データの読み込みと前処理
• Transforms: データの変換処理
• Build the Neural Network: ネットワーク層の構築
• Automatic Differentiation (torch.autograd): 自動微分と勾配計算
• Optimization (Optimizing Model Parameters): パラメータの最適化とループ
• Save and Load the Model: モデルの保存と読み込み