”ニューラルネットワーク自作入門”に記載されているMNISTデータを利用した
画像認識プログラムをNumPyからPyTorch版へ変えて処理時間の比較を試みた。
（１）numpy
訓練に３１４秒、テストに１．４秒である。
（２）PyTorch版（”Make Your First GAN With PyTorch”から引用）
numpyは使わないでテンソルを使い、ネットワーク構築もPyTorchの用意するものを使う。
但し、CPUのみ使用してGPUは使用しない。
訓練に２１５秒（９９秒早い）、テストに３．３秒（１．９秒遅い）であり、認識精度が３．２％下がる。
＜個人的な感想＞
認識精度が何故３．２％も下がるのか分からない。
損失関数も活性化関数も同じでプログラミングの方法が違うだけである。
１％未満なら誤差の範囲と思えるが、３．２％では納得いかない・・・。