튜토리얼 · 1

빠른 시작

분류기 하나를 처음부터 끝까지, 다섯 블록에. 데이터를 만들고, 눈으로 보고, 모델을 세우고, 학습시키고, 무엇을 틀렸는지 본다. 전부 여기서 돈다 — 위에서부터 차례로 Run 을 누르고, 건드려 보고 싶은 것은 고쳐서 돌리면 된다.

1 · 데이터

진짜 데이터셋은 파일로 온다. 이것은 함수로 온다 — 그래야 이 페이지가 내려받기에 기대지 않는다. 표본 하나는 8×8 그림이고 그 안에 세로 막대나 가로 막대가 하나 있다. 잡음이 얹혀 있고, 문제는 둘 중 어느 쪽이냐다.

8×8 을 납작하게 펴고, 선형 두 층 사이에 ReLU 하나, 출력 둘 — 클래스마다 점수 하나. CrossEntropyLoss 는 확률이 아니라 그 날점수를 받는다. torch 와 같다.

루프는 4강의 그것이다: 기울기를 지우고, 순방향, 손실, 역방향, 한 걸음 — scope 로 감싸서 그 스텝의 중간 버퍼를 놓는다. plot() 이 손실을 모으고, 실행이 끝나면 곡선이 그려진다.

본 적 없는 데이터에서. 학습에 쓴 것으로 잰 수는 더 쉬운 다른 질문에 답한다 — 위의 학습 배치를 줄이면 그 차이가 눈에 보인다.

분류기가 보여줄 수 있는 것 중 가장 쓸모 있는 것은 자기 실수다. 당신 눈에 뻔해 보이면 모델이 아직 배울 것이 남은 것이고, 당신도 헷갈리면 천장은 데이터에 있다.

방금 한 바퀴를 다 돈 것이다. 데이터·모델·학습·떼어 둔 표본으로 평가·실패 들여다보기 — 진짜 프로젝트가 밟는 그 다섯 단계이고, 설치한 것은 없다. 다음 튜토리얼은 같은 문제를 뜯어서 nn 없이 다시 세운다.