6.2.1 PyTorch ロードマップ：Tensor、Autograd、Module、DataLoader、Loop

PyTorch は深層学習ループを実行できるコードにします。まず実行順を覚えると、細部が後から楽になります。

まずワークフローを見る

2枚目の図は最小の PyTorch 学習ループです。tensor、model、loss、backward、step、repeat の順に確認します。

tensor→model→loss→backward→optimizer.step→repeat

Autograd を一度動かす

pytorch_first_loop.py を作り、torch をインストールしてから実行します。

import torch

w = torch.tensor([0.0], requires_grad=True)
learning_rate = 0.2

for step in range(1, 5):
    loss = (w - 3).pow(2)
    loss.backward()
    with torch.no_grad():
        w -= learning_rate * w.grad
        w.grad.zero_()
    print(step, "w=", round(w.item(), 3), "loss=", round(loss.item(), 3))

出力：

1 w= 1.2 loss= 9.0
2 w= 1.92 loss= 3.24
3 w= 2.352 loss= 1.166
4 w= 2.611 loss= 0.42

ここで PyTorch の重要な習慣が見えます。loss を計算し、backward() を呼び、勾配追跡なしで更新し、古い勾配を消します。

この順番で学ぶ

順番	読む	練習すること
1	6.2.2 sklearn から PyTorch へ	なぜ学習ループが明示的になるか
2	6.2.3 PyTorch 基礎	tensor、dtype、shape、device
3	6.2.4 Autograd	requires_grad、backward、grad
4	6.2.5 nn Module	モデルクラス、パラメータ
5	6.2.6 データ読み込み	Dataset、DataLoader、batch
6	6.2.7 学習ループ	train/eval ループ、loss ログ
7	6.2.8 実践 Tips	shape、device、seed、デバッグ
8	6.2.9 PyTorch ワークショップ	小さなモデルを動かして可視化する

残す証拠

PyTorch ループのメモを 1 つ残します。

tensor チェック

shape、dtype、device

autograd 確認

loss.backward() が勾配を埋める

モジュール確認

named_parameters() が学習可能なテンソルを示す

ローダー確認

1バッチがモデルと損失に一致する

ループ確認

train/eval の損失が別々に記録されている

合格ライン

PyTorch ループを読み、データ batch、モデル出力、loss、backward()、optimizer 更新の5つを見つけられれば合格です。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、tensor、model layer、loss、backward()、optimizer update を1つの学習ループとしてつなげます。
2. 証拠には、動く小さな実験、tensor shape の確認、説明できる loss または validation curve を含めます。
3. shape mismatch、loss が下がらない、過学習、data leakage、Attention/Transformer の data flow を説明できない、といった失敗例を1つ言えればよいです。