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파이선 코딩을 배우는 초보자도 머신 러닝에 한번 도전해 보자. 머신 러닝을 배우려는 초보자들이 가지게
될 의문점들을 쪽집게로 찾아내어 실제 내용과 결과를 확인해볼 수 있도록 완전히 뒷문으로 들어가
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인터넷 검색을 해보면 CIFAR-10 설치에 관한 블로그 글들이 꽤 많이 있으나 직접 해보면 제대로 되는 버전이 거의 없다. 이런 시행착오를 한방에 날려버리자. 사실 CIFAR-10 예제 실행은 단순한 파이선 응용문제 하나를 푼다고 보면 되는 것인데 무슨 구구절절 잔소리가 많은지. 물론 PyTorch를 열심히 공부해서 잘 이해하면 좋지만 그렇지 않다 해도 Anaconda에서 Jupyter Notebook 과 Spider 편집기를 익숙하게 사용할 정도면 PyTorch 튜토리알에서 제공하는 CIDFAR-10 예제를 충분히 실행시켜 볼 수 가 있다.
물론 GPU가 없는 윈도우즈 10 컴퓨터에서 실행시킬 경우 컴퓨팅 타임이 좀 걸리긴 하지만 못할 정도는 아니다. 이미 클라우드 GPU 실행이 가능한 무료 구글 Colabor 서비스가 폭발적으로 이루어지는 시점이기 때문에 빨리 연습해두도록 하자. Jupyter Notebook을 실행할 수 있도록 다음의 url 주소로 들어가서 준비하자.
여기서 제공되는 튜토리얼 내용은 아나콘다 Jupyter Notebook 을 위한 예제이다.
이미지 데이터 3X32X32 는 3색 즉 RGB 컬러에 가로 세로 픽셀 수가 32 라는 의미이다. 이 사진 이미지를 대상으로 학습하는 원리는 필자의 저서 6장의 CNN 편을 참조하도록 하자.
PyTorch 튜토리알 사이트 즉 Trainning a Classifier 와 Jupyter Notebook을 열어 놓은 상태에서 다음과 같이 첫 번째 작업을 시작하자. 파이선 명령을 복사 후 붙여넣기 하려면 Code 를 선택해야 하며 아래위로 주석을 넣으려면 텍스트에 해당하는 Markdown 포맷을 선택 후 Insert에서 Insert Cell Above를 선택하면 Code 박스 위쪽에 주석창이 생성된다. 이 정도 Jupyter Notebook을 연습하면 이 예제를 소화함에 충분하다.
계속 내려가면서 Code 박스별로 복사해다가 붙여넣기 하여 실행하면 되며 다음의 결과까지 받아보고 Trainning on GPU 앞에서 멈추도록 하자. 예제 연습이 다 끝난 것이다.
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