【ディープラーニング入門】PyTorchのクイックスタートを「あやめ」でやる

sosa

目的 - PyTorchチュートリアルのクイックスタートのサンプルを変える。 - 今回作った学習済みのモデルをStreamlitで作ったWEBアプリに入れ公開してみる。 PyTorchは、Pythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリです。ニューラルネットワークを実装するためのAPIを提供し、ニューラルネットワークを簡単に実装できるように設計されてます。そのPyTorchチュートリアルにクイックスタートのサンプルhttps://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/があります。このサンプルプログラムは画像の分類プログラムです。これを機械学習のプログラムでよく利用される「あやめ」の種類分類に変更する方法です。プログラムの変更はクイックスタートに対応させていきますのでクイックスタートがより分かりやすくなると思います。 クイックスタートと同じGoogle　Colaboratoryを使います。 最終的にはGoogle　Colaboratoryで学習して完成したモデルを実用化としてScreamlitで運用してみます。そうすることでより全体像がつかめるのではないかと思います。 完成品https://miyamiko-pytorch-ayame-ayame-pytorch-6t9av1.streamlit.app/