図解でわかる！PyTorch超入門：視覚的に仕組みをマスターしよう

PyTorchの基本コンセプトを、視覚的な図解を通して直感的に学べる入門ガイドです。複雑な数式やコードを読み解く前に、まずはテンソルの動きやニューラルネットワークの構造を「見て」理解したいエンジニアに最適なリソースとなっています。初心者でも全体像を掴みやすい内容です。

この著者の最近の記事が他にも2つあるよ：https://0byte.io/articles/neuron.html (https://0byte.io/articles/neuron.html) と https://0byte.io/articles/helloml.html (https://0byte.io/articles/helloml.html)。YouTubeもやってて、説明がわかりやすいしクオリティも高いから、もっと伸びてもいいはず。https://www.youtube.com/watch?v=dES5Cen0q-Y (https://www.youtube.com/watch?v=dES5Cen0q-Y)（パート2：https://www.youtube.com/watch?v=-HhE-8JChHA (https://www.youtube.com/watch?v=-HhE-8JChHA)）は、https://0byte.io/articles/helloml.html (https://0byte.io/articles/helloml.html) に対応した動画だね。

すごく良い入門記事だね。巷にある何十もの「PyTorch入門」記事と比べて、特に良いと思った点が2つある。1つ目は、色んなテンソル初期化関数のヒストグラム可視化。rand、randn、emptyの違いで混乱してる初心者をよく見るけど、分布を並べて見せれば違いが一目瞭然だよね。もっと多くのチュートリアルが「理解するには見るのが一番」ってスタイルで書くべきだと思う。2つ目は、結果に対して正直なところ。多くの入門チュートリアルは、単純なモデルでもすごい数字が出るデータセットをこっそり選んでる。でもこの記事では、MAPEが18.6%で予測の37%しか誤差10%以内に収まってない。しかもそれを適当にごまかさず、特徴量が場所の粒度を捉えきれていないせいだって正しく分析してるんだ。いくらアーキテクチャをいじっても足りない情報は補えない。これはMLにおいて一番重要な教訓と言えるけど、最後の方におまけみたいに書かれてるね。「優れたモデルでも欠落した情報は補えない」っていうのは、もっと多くの実務者が早い段階で叩き込んでおくべきことだと思う。テーブルデータにはXGBoostやLightGBMを使うっていう提案も、多くの深層学習チュートリアルが省きがちな良いアドバイスだね。同じデータセットでこの2つのアプローチを比較する続編も見てみたい。

PyTorch3Dのセクションは本当に役に立ったよ。しばらく2Dの機械学習をやってたけど、3Dのディープラーニングは触ったことがなかったんだ。このチュートリアルを見るまで、PyTorch3Dの存在すら知らなかったよ。良かったのは、段階的に難易度が上がっていくところ。微分可能レンダリングに飛びつく前に、基本的なメッシュレンダリングから始めたおかげで、コンセプトがすんなり理解できた。ボクセルからメッシュへの変換例は特に分かりやすかったな。欲を言えば、今ドキュメントを読み漁ってる感じだとポイントクラウド（点群）の扱いが主なユースケースっぽいから、その辺の続編が見たいかな。記事を書いてくれてありがとう。おかげで、これなしじゃ絶対やってなかった週末の深掘り作業が始まっちゃったよ。

かっこいいチュートリアルだね :) PDF版はある？

ありがとう、初心者にとってすごく良い入門になりそう！このシリーズを続けて、もう少し発展的なレッスンもいくつか追加してくれたら嬉しいな。

素晴らしい、ありがとう！可視化（viz）を色々いじれるのはいいね！もっと深く学びたいなら、deeplearning.aiの「PyTorch for Deep Learning Professional Certificate」がめちゃくちゃおすすめ。今まで見たMOOCの中でもトップクラスに良いと思う。https://www.deeplearning.ai/courses/pytorch-for-deep-learnin... (https://www.deeplearning.ai/courses/pytorch-for-deep-learning-professional-certificate/)

良い投稿だね。でも、torch.eyeとtorch.fullが混ざっちゃってる気がする。

OMSCSのディープラーニングのクラスにとっても、良いリソースになりそうだね。