참고
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파이토치(PyTorch) 기본 익히기 || 빠른 시작 || 텐서(Tensor) || Dataset과 Dataloader || 변형(Transform) || 신경망 모델 구성하기 || Autograd || 최적화(Optimization) || 모델 저장하고 불러오기
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 섹션의 맨 위에는 《Run in Microsoft Learn》 링크와 《Run in Google Colab》 링크가 있으며, 이 링크들은 각각 완전히 호스팅되는 환경에서 Microsoft Learn 또는 Google Colab의 노트북을 엽니다.
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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