핵심 요약
너드팩토리의 딥러닝 모델 Trainer 개발 Tutorial-1(with PyTorch)은 지도학습 학습기를 구성하는 핵심 요소와 구현 흐름을 실무 예제로 제시합니다. MNIST 데이터를 활용한 데이터 로딩/전처리, 784-1024-10 구조의 2층 모델, 손실/최적화, 학습 루프, 평가 로직, 체크포인트 저장까지의 전체 파이프라인을 소개합니다.
구현 방법
- 데이터: MNIST train/eval, transforms.ToTensor(), 다운로드
- 모델: nn.Sequential(784→1024, 1024→10)
- 손실/최적화: CrossEntropyLoss, SGD(lr=0.003)
- 학습 흐름: inputs 재구성(-1, 28*28), 출력 계산, 역전파, 파라미터 업데이트, 로그 출력
- 평가: model.eval()으로 평가 모드 전환, 정확도 계산
- 체크포인트: model.state_dict() 저장
주요 결과
- 지도학습용 Basic-Trainer의 구현 흐름 제시
- MNIST 예제에서 학습/평가 파이프라인 검증
- 향후 확장성 있는 학습기 설계의 기초 제공
