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 nn.Module 

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 nn.Module
 ・torch.nn.Moduleクラスのサブクラス化によるモデルの定義   import torch   import torch.nn as nn   INPUT_FEATURES = 2 # データ(特徴)の入力ユニット数   OUTPUT_NEURONS = 1 # ニューロン数、出力ユニット数   activation = torch.nn.Tanh() # 活性化関数(tanh関数)   class NeuralNetwork(nn.Module):    def __init__(self): # メソッド1、層定義    super(NeuralNetwork, self).__init__()    self.layer1 = nn.Linear(INPUT_FEATURES,OUTPUT_NEURONS)    # Linearは全結合(Affine)    def forward(self, input): # メソッド2、活性化関数で変換し、データを流す。    output = activation(self.layer1(input)) # 出力=活性化関数(第1層(入力))    return output   model = NeuralNetwork() # モデル(NeuralNetworkクラス)のインスタンス化   model # モデルの内容を出力