1. 데이터셋 설명

• 0부터 9까지 손글씨 숫자로 구성됨
• 0 ~ 9까지 어디 클래스에 속하는지 알아보는 과정

2. 라이브러리 및 데이터셋 준비

import numpy as np
from copy import deepcopy
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

from torchvision import datasets, transforms

1. MINIST 데이터셋 불러오기

• datasets패키지에서 불러옴
• 자동으로 다운로드해서 …/data라는 경로에 저장함
• minist데이터셋은 테스트셋을 따로 제공함
• MINIST 샘플의 각 픽셀은 0~255까지의 숫자로 이루어진 그레이스케일
• 255로 나눠주면 0~1사이의 값으로 정규화 가능

train = datasets.MNIST( '../data', trian = True, donwload = True, transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]),)
test = datasets.MNIST( '../data', trian = False, donwload = True, transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]),)

• 코드설명

2. 데이터 샘플 시각화 함수