딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-2 (with Pytorch)
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
딥러닝 모델 Trainer 개발 튜토리얼
이 게시물은 PyTorch 기반의 딥러닝 학습기 개발 방법을 단계별로 설명합니다.주요 구성 요소
- 커스텀 이미지 데이터셋과 DataLoader 구성
- VGGNet 구조를 기반으로 한 CNN 모델 설계
- CrossEntropyLoss를 활용한 손실 함수 정의
- Adam 옵티마이저와 학습률 스케줄러 적용
- GPU 가속을 고려한 학습 및 평가 루프 구현
학습 및 평가 과정
- tqdm 라이브러리로 학습 진행 상황 시각화
- 에폭별 평가 및 모델 저장 자동화
- 평가 단계에서 모델을 평가 모드로 전환하여 정확도 및 손실 계산
프로젝트 구조
- /datasets 폴더에 클래스별 이미지 데이터셋 구성
- dataset.py, vgg_model.py, trainer.py 파일로 학습기 구성
- output 폴더에 학습된 모델 저장