ResNet, AlexNet, VGG　を，ILSVRC 2012 データセットを用いて学習（PyTorch のサンプルプログラムを使用）

前準備

PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA ツールキット11.8 用）のインストール（Windows 上）

次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 用）がインストールされる．

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. PyTorch の公式ページを確認

   PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

   事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

   PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   

【関連する外部ページ】

• PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

【サイト内の関連ページ】

• GPU対応PyTorch 2.3のセットアップと性能確認（Windows 上）: 別ページ »で説明
• PyTorch の最新版を検証，開発者に貢献したいなどの場合には，ソースコードからビルドして，インストールする: 別ページ »で説明

【関連項目】 NVIDIA CUDA ツールキット, PyTorch

ILSVRC 2012 データセットのダウンロード

ILSVRC 2012 データセット (http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/index#data)

validation data と test data

• 150,000 点の validation data と test data．Flicker やその他のサーチエンジンで収集
• 1000 種のオブジェクトカテゴリについて，おのおの含まか含まないかを手作業で判定（ラベル付け）
• ランダムに選ばれた 50,000 個が validation data．これはラベル付きで公開
• 残りの 100,000個が test data．これは，ILSVRC 2012 当時は，ラベル無しで公開

ImageNet training data

• Image Net の中から，先程の 1000 オブジェクトカテゴリを含むもの 1,200,000 の画像．これを集めたものが ImageNet Training Data
• validation data と test data は，ImageNet training data には含まれない

ここでの Blender の設定

• ImageNet データセットのダウンロードディレクトリ: /usr/local/ilsvrc2012

ダウンロード手順

https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet の記述による．

1. 利用条件の確認

   必ず，次のページなどで，利用条件を確認すること．利用条件に反するような利用をしてはいけないのは当然である．

2. ダウンロードと展開
3. ILSVRC 2012 データセットの validation data を，ラベルの付いたサブディレクトリに移動

   次のコマンドを実行．

   cd /tmp
   rm -f valprep.sh
   wget https://raw.githubusercontent.com/soumith/imagenetloader.torch/master/valprep.sh
   sudo mkdir /usr/local/ilsvrc2012
   cd /usr/local/ilsvrc2012
   sudo bash /tmp/valprep.sh
   

単純な CNN を用いた画像分類（PyTorch のサンプルプログラムを使用）

python