딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-1 (with Pytorch)

딥러닝 모델 Trainer 개발 튜토리얼-1 (Pytorch 활용)

이 게시물은 지도학습을 위한 딥러닝 모델 학습기(Basic-Trainer)의 필수 구성 요소와 Pytorch 프레임워크를 활용한 기본 구현 방법을 설명합니다.

핵심 구성 요소

• 학습 및 평가 데이터셋 준비(MNIST 데이터 사용)
• 딥러닝 모델 정의(간단한 2층 DNN)
• 손실 함수(CrossEntropyLoss) 및 옵티마이저(SGD) 설정
• 학습 반복문(epoch, step)과 역전파를 통한 모델 파라미터 업데이트
• 모델 평가 로직(model.eval() 모드 전환 후 정확도 측정)

학습기 전체 코드 구조

• 데이터셋과 DataLoader 설정
• 모델 정의 및 손실함수와 옵티마이저 준비
• 학습 루프 내에서 입력 데이터 변형, 추론, 손실 계산, 역전파, 파라미터 업데이트 수행
• 각 epoch 종료 후 평가 데이터셋으로 정확도 측정
• 학습 완료 후 모델 체크포인트 저장

결론

지도학습을 위한 기본 Trainer 구조를 이해하는 것이 복잡한 학습기 개발의 기초가 되며, 다음 포스팅에서는 이 기본 Trainer를 기반으로 한 학습 및 평가 편의성 향상 방법을 다룰 예정입니다.