23.8. d2l API ドキュメント

この節では、d2l パッケージに含まれるクラスと関数をアルファベット順に示し、それらが本書のどこで定義されているかを示す。これにより、より詳細な実装や説明を見つけることができる。 GitHub リポジトリ のソースコードも参照のこと。

完全な API リファレンス（自動生成されたクラスおよび関数のドキュメント）は、英語版の d2l.ai API Document を参照のこと。

23.8.1. クラス

クラス名	説明
AdditiveAttention	加法注意機構
AddNorm	残差接続と層正規化
AttentionDecoder	注意機構付きデコーダの基底クラス
Classifier	分類モデルの基底クラス
DataModule	データモジュールの基底クラス
Decoder	デコーダの基底クラス
DotProductAttention	スケーリングドット積注意機構
Encoder	エンコーダの基底クラス
EncoderDecoder	エンコーダ・デコーダモデルの基底クラス
FashionMNIST	Fashion-MNIST データセット
GRU	ゲート付き回帰ユニット
HyperParameters	ハイパーパラメータのユーティリティ基底クラス
LeNet	LeNet-5 モデル
LinearRegression	線形回帰モデル
LinearRegressionScratch	ゼロから実装した線形回帰
Module	すべてのモデルの基底クラス
MTFraEng	仏英機械翻訳データセット
MultiHeadAttention	マルチヘッド注意機構
PositionalEncoding	位置エンコーディング
PositionWiseFFN	位置ごとのフィードフォワードネットワーク
ProgressBoard	学習進捗の可視化ボード
Residual	残差ブロック
ResNeXtBlock	ResNeXt ブロック
RNN	再帰ニューラルネットワーク
RNNLM	RNN 言語モデル
RNNLMScratch	ゼロから実装した RNN 言語モデル
RNNScratch	ゼロから実装した RNN
Seq2Seq	シーケンスツーシーケンスモデル
Seq2SeqEncoder	Seq2Seq エンコーダ
SGD	確率的勾配降下法
SoftmaxRegression	ソフトマックス回帰モデル
SyntheticRegressionData	合成回帰データ
TimeMachine	Time Machine テキストデータセット
Trainer	モデルの学習ユーティリティ
TransformerEncoder	Transformer エンコーダ
TransformerEncoderBlock	Transformer エンコーダブロック
Vocab	テキストの語彙

23.8.2. 関数

関数名	説明
add_to_class	クラスにメソッドを動的に追加
bleu	BLEU スコアの計算
check_len	引数の長さを検証
check_shape	テンソルの形状を検証
corr2d	2次元相互相関演算
cpu	CPU デバイスを取得
gpu	GPU デバイスを取得
init_cnn	CNN の重みを初期化
init_seq2seq	Seq2Seq の重みを初期化
masked_softmax	マスク付きソフトマックス演算
num_gpus	利用可能な GPU 数を取得
plot	グラフの描画
set_axes	matplotlib の軸を設定
set_figsize	図のサイズを設定
show_heatmaps	ヒートマップを表示
show_list_len_pair_hist	リスト長のペアのヒストグラムを表示
try_all_gpus	利用可能な全 GPU を取得、なければ CPU
try_gpu	GPU を取得、なければ CPU
use_svg_display	SVG 形式での表示を有効化