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일반적으로 이미지나 텍스트,오디오나 비디오 데이터를 다룰 때는 표준 Python 패키지를 이용하여 NumPy 배열로 불러오면 됩니다. 그 후 그 배열을 torch.*Tensor로 변환합니다.

• 이미지는 Pillow 나 OpenCV 같은 패키지가 유용합니다.
• 오디오를 처리할 떄는 SciPy와 LibROSA 가유용하고요.
• 텍스트의 경우에는 그냥 Python이나 Cython을 사용해도 되고, NLTK나 SpaCy도 유용합니다.

다음과 같은 단계로 진행해보겠습니다.

1. torchvision을 사용하여 CIFAR10의 학습용/시험용 데이터넷을 불러오고, 정규화 (nomalizing)합니다.
2. 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)을 정의합니다.
3. 손실 함수를 정의합니다.
4. 학습용 데이터를 사용하여 신경망을 학습합니다.
5. 시험용 데이터를 사용하여 신경망을 검사합니다.