ロボットの頭部をAIでデザインできないかと試してみたいーフレームワークをPytorchに変更ー

これまで3Dモデル生成のネットワークを作るのにTensorflow/Kerasというフレームワークを使っていたのですが、しばらく前からPytorchというフレームワークを使ってプログラムを作っています。2つのフレームワークはDeep Learning用フレームワークの2大勢力です。tensorflowが機能的に何か足りないとかということはないのですが、tensorflowでGANのプログラムをいじっているとフレームワークの中で発生したエラーの原因を特定できず煮詰まってしまっていて、何か目先を変えて打開したいというのがPytorchに手をだした理由です。

試行錯誤を続けてVisual Source CodeのJupyterプラグイン使ってデバッグするやりかたがやっとわかってきました。基本的なGANで32x32x32の3Dモデル(numpy配列)を作れるようになったところです。

損失関数の値をグラフにするやりかたもやっとわかってきました(これはDeep Learning)関係なくて単にPythonプログラミングをわかってなかっただけなんですが)。生成器の損失関数の値が学習をかさねるにつれて(乱高下しながらも)下がっていることがわかります。