PyTorch Lightningを使用して、ゼロからCNNを実装してトレーニングする

PyTorch Lightningを使ってCNNをトレーニングする

PyTorch Lightningを使用していない場合は、ぜひ試してみるべきです。

この記事は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の初歩的な紹介です。まず、なぜPyTorch Lightningが素晴らしいかについて詳しく説明し、次にCNNの構成要素の理論的な概要を簡単に説明し、最後にPyTorch Lightningライブラリを使用してゼロから実装したシンプルなCNNアーキテクチャのトレーニングループの説明を行います。

なぜPyTorch Lightningを使用するのか？

PyTorchは柔軟で使いやすいライブラリです。PyTorchは研究に向いているとされていますが、私はLightningがエンジニアリングにおいてさらに優れていると考えています。主な利点は以下の通りです：

• コードの量が少ない。機械学習プロジェクトを実行する際には、多くのことがうまくいかないことがあります。そのため、重要な問題を解決するために焦点を当てるために、ボイラープレートコードを委任することが有益です。組み込みの機能を使用することで、記述するコードの量が減り、バグの発生確率も低くなります。開発（およびデバッグ）時間が短縮されます。
• コードの構造がしっかりしている。
• 効率的で高速なトレーニング。Lightningは、PyTorchのすべてのマルチプロセッシングや並列ワーカーのテクニック（DDPなど）を追加のコードを書くことなく使用することができます。
• 検証やトレーニングループ、モデルアーキテクチャのための正常性チェック、オーバーフィットデータセットの動的作成、早期停止コールバック、最適な重み管理など、組み込みの開発ツールがあります。例えば、https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.htmlを参照してください。

それ以外にも公式な利点については、公式サイトをご覧ください。

要するに、PyTorch Lightningを使用すると、コーディングが簡単で読みやすく、デバッグも容易です。これらの活動は、機械学習エンジニアとして私のほとんどの時間を占めるものです。さらに、ドキュメントはわかりやすく、多くのチュートリアルも含まれているため、学習も容易です。

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CNNモデルの復習

LeNetは、コンピュータビジョンのための深層学習アーキテクチャを学習またはリハーサルする際の良い出発点です。LeNetは、1998年にYann LeCunらによって設計された最初の成功した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャです。

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