AI
딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-1 (with Pytorch)
두줄요약
PyTorch와 MNIST로 지도학습 Trainer의 필수 구성 요소와 학습 흐름을 설명했습니다.\n학습·평가 루프와 정확도 측정, 모델 체크포인트 저장 예시를 제공했습니다.
구조와 흐름
- 지도학습 Trainer의 필수 구성 요소로 Dataset, Model, Criterion, Optimizer, 학습 반복문, 평가 로직 제시
- MNIST 입력·정답 쌍을 DataLoader로 배치화하고 28×28 이미지를 784차원으로 변환
- 선형 2층 DNN의 10개 클래스 출력과 CrossEntropyLoss 기반 분류 구조
해결 방법
- 순전파, 손실 계산, gradient 초기화, 역전파, optimizer 갱신으로 구성한 epoch·step 학습 루프
- SGD와 학습률 0.003을 사용한 모델 파라미터 갱신
- 매 epoch 뒤 평가 데이터 정확도 계산과 최종 state_dict 체크포인트 저장
주의할 점
- Dataset 입력·정답 텐서 형태와 모델 입출력 텐서 형태의 일치 필요
- 평가 시 model.eval() 전환 후 평가 완료 시 model.train() 복귀
- optimizer.zero_grad()로 이전 step의 gradient 누적 방지
