PyTorch 1.3 : Getting Started : 分類器を訓練する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.3 : 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。11 月に PyTorch 1.3.1 がリリースされています。1.3 では機能が大幅に追加されてドキュメントも追加・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 から、シングル GPU 上での CIFAR-10 の分類器訓練を扱うチュートリアルです。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。
チュートリアルは「Getting Started」「画像」「音声」「テキスト「強化学習」「分散訓練」等々のカテゴリーに分かれています。
http://torch.classcat.com/2019/12/11/pytorch-1-3-getting-started-cifar10/?fbclid=IwAR37jd1pvSZ7cIxCuO5E1PMhzSrz86J5M9ByfhWGtwt0MWx6pZTXTzq8WGE