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파이토치(PyTorch) 기본 익히기

Authors: Suraj Subramanian, Seth Juarez, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Ari Bornstein

번역: 박정환

대부분의 머신러닝 워크플로우는 데이터 작업과 모델 생성, 모델 매개변수 최적화, 학습된 모델 저장이 포함됩니다. 이 튜토리얼에서는 이러한 개념들에 대해 더 자세히 알아볼 수 있는 바로가기와 함께 PyTorch로 구현된 전체 ML 워크플로우를 소개합니다.

FashionMNIST 데이터셋을 사용하여 입력 이미지가 다음 분류(class) 중 하나에 속하는지를 예측하는 신경망을 학습합니다: T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, or Ankle boot.

이 튜토리얼은 Python과 딥러닝 개념에 대해 기본적인 지식이 있다고 가정합니다.

튜토리얼 코드 실행하기

다음의 두 가지 방법으로 이 튜토리얼을 실행해볼 수 있습니다:

  • 클라우드: 시작하기 가장 쉬운 방법입니다! 각 섹션에는 Colab 링크가 있으며, 이 링크는 완전히 호스팅되는 환경에서 코드가 있는 노트북을 엽니다. 전문가 팁: Colab을 GPU 런타임으로 사용하면 연산들이 빨라집니다 Runtime > Change runtime type > GPU
  • 로컬: 먼저 로컬 컴퓨터에 PyTorch와 TorchVision을 설치해야 합니다 (설치 방법). 노트북을 내려받거나 코드를 원하는 IDE에 복사하세요.

튜토리얼 사용 방법

다른 딥러닝 프레임워크에 익숙하다면, 0. 빠른 시작 을 보고 PyTorch의 API들을 빠르게 익히세요.

딥러닝 프레임워크가 처음이라면, 단계별(step-by-step) 가이드의 첫번째인 1. 텐서(Tensor) 로 이동하세요.

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공식 문서 (영어)

PyTorch 공식 문서입니다.

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한국어 튜토리얼

한국어로 번역 중인 PyTorch 튜토리얼입니다.

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