PyTorch 1.1 : Getting Started : 分類器を訓練する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.1: Getting Started: 分類器を訓練する – CIFAR 10】
PyTorch は TensorFlow とともに多く利用されている深層学習フレームワークです。5 月に PyTorch 1.1 がリリースされています。PyTorch 1.0 のドキュメントから追加や修正が入っていますので、順次再翻訳しています。
今回は Getting Started の中から、CIFAR-10 の分類器訓練をシングル GPU 上で遂行します。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。
PyTorch 1.x では JIT コンパイラ等のプロダクション・サポートのための機能が追加され、大規模スケールでモデルを効率的に実行することが可能になりました。
http://torch.classcat.com/2019/06/23/pytorch-1-1-getting-started-cifar10/?fbclid=IwAR0sygQYY_GL7wcu-3A9v6izPs0J2H-Jew1895-7kYwmf9rZVSzLhZtk78M