PyTorchの学習ループを丸ごと解説！The Annotated Training Loopで仕組みを理解しよう

「PyTorchで学習ループを書いてるけど、なんとなくコピペしてるだけで中身がよくわからない…」

そんなモヤモヤを抱えている方、実は多いんじゃないでしょうか。📌

海外の技術記事で 「The Annotated PyTorch Training Loop」 というコンテンツが話題になっています。PyTorchの学習ループを一行一行丁寧に注釈付きで解説するというスタイルで、「なんとなく動いてる」を「ちゃんと理解してる」に変えてくれる内容です。

今回はその内容をベースに、日本語でかみ砕いて解説してみます！💡

Contents

PyTorchの学習ループって何をしているの？
基本の学習ループ：コードで確認しよう
評価時に忘れてはいけない model.eval() と torch.no_grad()
まとめ

PyTorchの学習ループって何をしているの？

deep learning neural network / Photo by Google DeepMind via Pexels

イメージとしては、こんな流れです。

✅ データを受け取る（ミニバッチ）
✅ モデルに通して予測を出す（順伝播）
✅ 予測と正解のズレを計算する（損失）
✅ ズレをもとにパラメータを更新する（逆伝播＋最適化）

この4ステップを繰り返すのが学習ループの正体です。シンプルですよね。でも実際のコードには細かい落とし穴がたくさんあります。

基本の学習ループ：コードで確認しよう

まずは最もシンプルな形を見てみましょう。ポイントをコメントで丁寧に入れています。

import torch
import torch.nn as nn

# シンプルな1層モデル
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.MSELoss()

# ダミーデータ
X = torch.randn(32, 10)  # バッチサイズ32、特徴量10
y = torch.randn(32, 1)

for epoch in range(5):
    # ① 勾配をリセット（これを忘れると勾配が蓄積してしまう！）
    optimizer.zero_grad()

    # ② 順伝播（モデルに入力を渡して予測値を得る）
    y_pred = model(X)

    # ③ 損失を計算（予測と正解のズレ）
    loss = loss_fn(y_pred, y)

    # ④ 逆伝播（各パラメータの勾配を計算）
    loss.backward()

    # ⑤ パラメータを更新
    optimizer.step()

    print(f"Epoch {epoch+1} | Loss: {loss.item():.4f}")

ここが重要です。特に見落としがちなのが次の点：

🔴 optimizer.zero_grad() はループの最初に必ず呼ぶ。呼ばないと前のバッチの勾配が残って壊滅的なことになります
🔴 loss.backward() の後に optimizer.step() の順番は絶対に守る
🟡 loss.item() でPythonのfloatに変換してからprintするのがベストプラクティス

評価時に忘れてはいけない model.eval() と torch.no_grad()

学習ループだけでなく、評価（バリデーション）フェーズにも注意点があります。

# 評価フェーズのお作法
model.eval()  # Dropout・BatchNormの挙動を評価モードに切り替え

with torch.no_grad():  # 勾配計算を無効化してメモリ節約
    val_pred = model(X_val)
    val_loss = loss_fn(val_pred, y_val)
    print(f"Val Loss: {val_loss.item():.4f}")

model.train()  # 学習フェーズに戻すのを忘れずに！

つまり、評価フェーズは model.eval() と torch.no_grad() をセットで使う、というのが鉄則です。これ、実行せずに正確に答えられますか？💬