본 게시글은 PyTorch 공식 홈페이지의 "파이토치로 딥러닝하기 : 60분만에 끝장내기"를 진행하면서 작성한 글입니다! 머신 러닝을 하기 위해, 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등의 데이터를 사용할 때 numpy 배열로 데이터를 로드할 수 있다. 그리고 이 numpy 배열을 Torch.*Tensor로 변환해 Pytorch에서 사용할 수 있다. 이번에 도전해볼 CIFA-10에서의 예제는 R,G,B 3채널의 32*32 크기의 이미지들로 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’의 클래스가 섞여있다. 이제 이 10가지 클래스의 사진들을 분류할 수 있도록 학습하는 것이 목표이다. 이러한 데이터..