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Pytorch で Warm up と Cosine Annealing の組み合わせの実装方法について解説します。
PyTorch Lightning を使用して、PyTorch モデルを簡単に構築、トレーニング、およびデプロイする方法について説明します。
Pythonのpdbを使ってデバッグする方法について解説します。pdbは、Pythonに標準で含まれているデバッガです。これを使用すると、コードをステップ実行したり、変数の値を確認したり、ブレイクポイントを設定してプログラムの動作を詳細に確認できます。
AMP（Automatic Mixed Precision）とは、モデルの計算をFP32（単精度）とFP16（半精度）で切り替えて実行する技術。これにより訓練速度向上やGPUメモリ使用量削減が期待できます。Autocast 機能は、この技術を簡単に実装できるように設計されています。この記事では AMP の基本と autocast 機能の使い方について解説します。また、GradScaler を使用することで、精度の低下を回避できます。
torch.distributedの通信操作(broadcast, all_reduce, all_gather, reduce_scatter, scatter, gather, reduceなど)について解説します。通信の種類や用途、実装方法などを紹介します。
PyTorch での分散学習（Distributed Data Parallel, DDP）の実装方法について解説します。分散学習は、GPU の計算リソースを並列化してモデルの学習を高速化する手法です。分散学習には、モデル並列とデータ並列の 2 つの方法があります。この記事では、PyTorch の分散学習機能（DP/DDP）を使用して、これらの実現方法について説明します。
並列学習の種類、分散計算と集合通信概要、DataParallel と DistributedDataParallel の違いについて解説します。
Transformer は、RNN や CNN を排除し、アテンション機構を基盤とするシーケンス処理モデルです。主な要素として、Multi-Head Attention（複数のアテンションヘッドの結合）、位置エンコーディング（sin/cos関数による順序情報付与）が含まれます。エンコーダ・デコーダ構造では、因果マスクで未来情報の参照を制限し、ポジションワイズ FFN や残差接続＋レイヤー正規化で学習を安定化します。主要な革新点には、並列計算による高速化、長距離依存関係のモデリング、層構成の拡張性が挙げられ、翻訳や生成など多様なタスクで高性能を発揮します。
この記事では、画像を用いた顔表情認識を例に、PyTorch を使った実践的なタスクの開発プロセスを一から解説します。 第二部となる今回は、PyTorch を使った実装的な技術ポイントを紹介します。
