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Q&A

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Pytorchで画像を用いた回帰問題のプログラムを書きたい

Sh76

総合スコア13

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/04/03 14:07

Pytorchで画像を用いた回帰問題のプログラムを書きたいです。

イメージとしては、minstのデータセットで例えると、分類ではなく回帰なので、例えば7の画像を入力すると7.2383627...のような7に近い数字が帰ってくるようにしたいです。これはminstで例えたイメージなので実際はminstは使わないで自分でデータセットを作りたいです。

ライブラリはPytorchを使ってみたいなと思っています。似たようなプログラムをちょっといじって作ろうと思ったのですが、調べ方が悪いのか似たようなプログラムが見つかりません。

似たようなプログラムが乗っているサイトや、このプログラムのここを変えれば出来そうだ、というようなアドバイスをいただきたいです。

ご回答の程、よろしくお願いいたします。

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stdio

2019/04/03 23:38 編集

> Pytorchで画像を用いた回帰問題のプログラムを書きたいです。 「なら書けば?」としか言えません。 導入方法を聞きたいのか、プログラムの質問がしたいのか質問の内容から一切分かりません。 プログラムがあるのでしたら、それを載せてからお聞き下さい。 > 似たようなプログラムが乗っているサイトや、このプログラムのここを変えれば出来そうだ そんな1~10まで全部教えてあげるような酔狂な人間はここにはいません。 貰えるのはよくてヒントだけです。
guest

回答1

0

回帰はよくnn.MSELoss()を使いますね.
モデルの出力を 1 次元にしてtargetを0~9のfloatにします.
簡単に書いたのでご参考に.

import torch import torch.nn as nn image = torch.randn(28,28) label = 3 class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.l1 = nn.Linear(28*28, 100) self.l2 = nn.Linear(100, 1) def forward(self, x): x = torch.relu(self.l1(x.view(-1))) return self.l2(x) m = Model() optim = torch.optim.SGD(m.parameters(), lr=0.1) for _ in range(100): output = m(image) target = torch.FloatTensor([label]) loss = nn.MSELoss()(output, target) loss.backward() optim.step() optim.zero_grad() m(image).item() # 2.999999523162842

投稿2019/07/06 06:20

unknown_user

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