Deep Learning Academy · レッスン

torchvisionモデルを読み込む

事前学習済みアーキテクチャを1回の呼び出しで利用します

「torchvisionモデルを読み込む」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Reinvent It?

You rarely need to build a famous net from scratch. PyTorchs torchvision library ships them ready to use.

A Zoo of Models

From ResNet to VGG to modern nets, torchvision.models is a library of proven architectures at your fingertips.

Load One in a Line

Grabbing an architecture is a single call. Here you get a ResNet-18 with random, untrained weights.

from torchvision import models
net = models.resnet18()

Bring the Pretrained Weights

The real power is loading pretrained weights learned on ImageNet, so the model already knows useful visual features.

from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights
net = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT)

A Head Start

Those weights are a huge head start. You can fine-tune them on your own task with far less data.

Match the Preprocessing

Pretrained models expect specific input sizes and normalization. The weights object carries the exact transforms to apply.

weights = ResNet18_Weights.DEFAULT
preprocess = weights.transforms()

Set Eval Mode

Before predicting, call eval so layers like batch norm and dropout behave correctly for inference.

net.eval()
# disables dropout, freezes batch-norm stats

Swap the Final Layer

ImageNet has 1000 classes. To reuse the net, replace its final fully connected layer to match your classes.

import torch.nn as nn
net.fc = nn.Linear(net.fc.in_features, 10)

Freeze to Save Effort

For quick transfer learning, freeze the backbone so only your new head trains, which is fast and data-light.

for p in net.parameters():
    p.requires_grad = False

Read the Class Names

The weights metadata even lists the human-readable categories, so you can turn an index back into a label.

labels = ResNet18_Weights.DEFAULT.meta["categories"]

Stand on Giants

With one import you reuse years of research and compute. This is the everyday workflow of applied deep learning.

Quick Check

Recall how to load a model that already knows ImageNet.

Recap: Reuse the Best

With torchvision you load proven architectures and pretrained weights in a line, then adapt them to your task. You are ready to build!

よくある質問

「torchvisionモデルを読み込む」レッスンは無料ですか？

はい。「torchvisionモデルを読み込む」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「torchvisionモデルを読み込む」で何を学びますか？

事前学習済みアーキテクチャを1回の呼び出しで利用しますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「torchvisionモデルを読み込む」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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