概要

本リポジトリは、CIFAR-10 を対象にした最小限の CNN 実装を Jupyter Notebook（CNN_CIFAR10.ipynb）で提供し、PyTorch における CUDA デバイス処理（.to(device)）の使い方を示す教材的サンプルです。モデル定義、データ前処理、DataLoader、訓練ループ、精度計算といった学習の基本フローを Notebook 上で実行可能にまとめており、GPU が利用できる環境で学習・推論を行う際の典型的なコードパターンを学べます。README は簡潔で、実行や目的の概要を補足しています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 2
• ファイル数: 2
• メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

• Jupyter Notebook による CIFAR-10 用シンプル CNN の実装サンプル
• PyTorch の .to(device) を使った GPU（CUDA）移行の実演
• 学習ループ、損失・精度計算を含む基本フローを網羅
• 軽量でハンズオンに適した構成（Notebook と README のみ）

技術的なポイント

このリポジトリが示す技術的要点は、PyTorch ベースのモデル・テンソルを GPU に正しく移動して高速化するための基本パターンです。まず torch.device を用いて利用可能なデバイス（cpu / cuda）を判定し、モデルとバッチデータを同一デバイスに配置することが重要です（model.to(device)、inputs.to(device)、labels.to(device)）。Notebook では .to(device) 呼び出しでモデルとテンソルを明示的に移動し、学習ループ内での forward/backward を GPU 上で実行する流れを示しているはずです。

データロード側では DataLoader の pin_memory=True や tensor.to(device, non_blocking=True) といったオプションがパフォーマンス改善に寄与します。GPU を使う際はバッチサイズ調整、モデルのパラメータ数、GPU メモリ管理に留意する必要があります。学習時の速度最適化として torch.backends.cudnn.benchmark = True の活用や、累積勾配、mixed precision（torch.cuda.amp）の導入が次のステップになりますが、本リポジトリはまず基本動作の確認に焦点を当てています。

また、チェックポイント保存時には model.state_dict() を保存し、CPU 環境で読み込む場合には map_location=‘cpu’ を指定するなど移植性も考慮します。GPU と CPU 間の不一致（dtype、デバイス不一致）によるエラーは初心者が陥りやすい点で、Notebook を通じて「すべてのテンソル・モデルを同一デバイスに揃える」ことの重要性が確認できます。最後に、Notebook という性質上、実行環境（CUDA バージョン、ドライバ、PyTorch バージョン）に依存するため、実行前に環境整備を行うことが推奨されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• CNN_CIFAR10.ipynb: file
• README.md: file

まとめ

シンプルで学習用途に最適、GPU 利用の基本を学べるサンプルです（約50字）。

リポジトリ情報：

• 名前: CNN_CFIAR10_CUDA.to.-device-
• 説明: CNN_CFIAR10_CUDA.to.(device)
• スター数: 1
• 言語: Jupyter Notebook
• URL: https://github.com/tz6g22/CNN_CFIAR10_CUDA.to.-device-
• オーナー: tz6g22
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/44572918?v=4

READMEの抜粋：

CNN_CFIAR10_CUDA.to.-device-

CNN_CFIAR10_CUDA.to.(device) …