GAN（生成敵対ネットワーク）は、2014年にIan Goodfellowによって提案された深層生成モデルの一種です。このモデルは、生成器 (Generator) と判別器 (Discriminator) の2つのニューロンネットワークから構成され、互いに競争しながら学習を進めます。

CNN (Convolutional Neural Networks / 畳み込みニューラルネットワーク) は、画像認識に特化した深層学習モデルで、入力層が画像を数値行列に変換し、畳み込み層が特徴を抽出、プーリング層がサイズを縮小して計算量を削減、全結合層が最終的な分類を行う仕組みです。また、畳み込み演算やPadding、活性化関数（ReLU）の役割についても解説し、CNNが画像の局所的な特徴から全体の意味を理解するプロセスを紹介しました。

Transformers は、PyTorch, TensorFlow, JAX に対応した機械学習ライブラリで、最先端の学習済みモデルを簡単にダウンロードして利用できるように設計されています。このフレームワークは、自然言語処理やコンピュータビジョン、音声認識などさまざまな分野でのタスクをサポートし、柔軟なフレームワーク間相互運用性と本番環境向けのデプロイメント機能（ONNX や TorchScript 形式へのエクスポート）を提供します。

問題

❯ git submodule add https://github.com/volantis-x/hexo-theme-volantis .\themes\volantis
fatal: A git directory for 'themes/volantis' is found locally with remote(s):
  origin        https://github.com/volantis-x/hexo-theme-volantis
If you want to reuse this local git directory instead of cloning again from
  https://github.com/volantis-x/hexo-theme-volantis
use the '--force' option. If the local git directory is not the correct repo
or you are unsure what this means choose another name with the '--name' option.

timm (PyTorch Image Models) ライブラリの紹介と使い方。画像分類、物体検出、特徴抽出などの機能を提供。

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。

Pytorchで複数GPUを使用して推論した結果の実装例を紹介します