PyTorch 1.5 : PyTorch の学習 : 分類器を訓練する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.5 : 分類器を訓練する – CIFAR-10】
PyTorch は TensorFlow とともにポピュラーな深層学習フレームワークです。PyTorch 1.5 が 4 月にリリースされてドキュメントも再構成されていますので再翻訳しています。
今回は「PyTorch の学習」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「PyTorch の学習」「画像/ビデオ」「音声」「テキスト」「強化学習」等のカテゴリーに分かれています。
http://torch.classcat.com/2020/04/28/pytorch-1-5-tutorials-learning-cifar10/?fbclid=IwAR2IT3TzhrQuCId3Wb3X6PytTiszUg8HnXHfN3RVro2GeliKfDsS-i2Egrs