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