PyTorch 1.0 : Getting Started : 分類器を訓練する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.0: Getting Started: 分類器の訓練 – CIFAR-10】
最新の深層学習フレームワーク PyTorch 1.0 安定版が 12/07 に公開されました。PyTorch 1.0 は JIT コンパイラ・C++ フロントエンドの導入によるプロダクション・サポート機能が追加され、新規分散パッケージにより大規模なスケールでモデルを高速に効率的に実行することが可能になります。
今回はシングル GPU 上で CIFAR-10 の分類器訓練を扱います。具体的には次のステップを実行します : (1) CIFAR10 訓練/テスト・データセットをロードして正規化、(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。
クラスキャットは PyTorch 1.0 の無償サポートを開始しています。その一環としてドキュメントの日本語翻訳を提供していきます。
http://torch.classcat.com/2018/12/08/pytorch-1-0-getting-started-cifar10/?fbclid=IwAR2L0OIsZHkrUYYVtLmskM60uSZVl7wCPP4RQBPFqgBcV_1XKbRGjorGWR0