PyTorchにおけるフォワードパスの実装

まず、PyTorchでのフォワードパスの実装方法について説明します。フォワードパスは、モデルに入力データを与えて出力を計算するプロセスです。PyTorchでは、モデルを作成する際にnn.Moduleクラスを継承し、forwardメソッドをオーバーライドすることでフォワードパスを定義します。forwardメソッド内で、入力データを処理し、出力を返すような計算を行います。

以下に、簡単なコード例を示します。

import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x
# モデルのインスタンス化
model = MyModel()
# フォワードパスの実行
input_data = torch.randn(1, 10)  # 入力データの作成
output = model(input_data)      # フォワードパスの実行
print(output)

上記の例では、MyModelというクラスが定義されています。MyModelはnn.Moduleクラスを継承し、forwardメソッドをオーバーライドしています。forwardメソッドでは、nn.Linearを用いて入力データを処理し、出力を計算しています。

以上が、PyTorchにおけるフォワードパスの実装方法の基本的な説明と、簡単なコード例です。追加の詳細や応用的な例については、公式のPyTorchドキュメンテーションやオンラインのチュートリアルを参考にすることをおすすめします。