PyTorch : Tutorial 初級 : 分類器を訓練する – CIFAR-10 (翻訳/解説)
sales-info【PyTorch: Tutorial 初級: 分類器を訓練する - CIFAR-10】
PyTorch のドキュメントが改訂されていますので、再翻訳しています。最新の PyTorch 0.4.0 リリースにも対応しています。今回は定番ですが、シングル GPU 上の CIFAR-10 の分類器訓練を扱います。
PyTorch では torchvision パッケージが ImageNet, CIFAR10, MNIST, etc. のような典型的なデータセットのためのデータローダと画像変換器を提供していますのでこれを利用します。
具体的には次のステップを順番に行ないます : (1) CIFAR10 訓練/テスト・データセットを torchvision を使用してロードして正規化、(2) 畳込みニューラルネットワークを定義、(3 )損失関数を定義、(4) 訓練データ上でネットワークを訓練、そして (5) テストデータでネットワークを評価します。
