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PyTorchは、Python用のオープンソースの機械学習ライブラリであり、Facebookによって開発されました。PyTorchは、ニューラルネットワークやディープラーニングの研究や開発、そして他の機械学習タスクを簡単に実装するためのツールとして非常に人気があります。PyTorchは、GPUを使用して高速かつ効率的に計算を行うことができるため、大規模なデータセットや複雑なモデルに適しています。 このチュートリアルでは、PyTorchを使用してニューラルネットワークを構築する方法について詳しく説明します。このチュートリアルは、PyTorchの基本的な機能や操作方法から始まり、実際にニューラルネットワークを構築、学習、評価する方法までをカバーします。 まずは、PyTorchをインストールする必要があります。PyTorchの公式ウェブサイト（https://pytorch.org/）にアクセスし、インストールガイドに従ってインストールします。特定の環境に合わせた適切なインストール方法が提供されているため、自分の環境に応じて適切な手順を選択してください。 PyTorchをインストールしたら、次にPythonスクリプトでPyTorchを使用するために必要なライブラリをインポートします。以下のコードを使って、PyTorchのライブラリをインポートします。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 次に、ニューラルネットワークの構造を定義します。PyTorchでは、nn.Moduleクラスを使用してニューラルネットワークモデルを定義します。以下は、単純な全結合層を持つ3層ニューラルネットワークを定義する例です。 class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim,…