datasets
 myData
 MNIST
 ranking

 nn.Module 

 機能・要件 
 構成・方式 
 タスク 
 導入 
   datasets
MNIST  
MyDataset  
ranking  RankNet

 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