먼저 필요한 라이브러리들을 호출합니다.4
코드 8-20 라이브러리 호출
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models ------ 사전 학습된 모델을 이용하고자 할 때 사용하는 라이브러리
from torchvision import transforms, datasets
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import argparse
from tqdm import tqdm
matplotlib.style.use('ggplot') ------ 출력 그래프에서 격자로 숫자 범위가 눈에 잘 띄도록 하는 스타일
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
앞에서 설정했던 GPU 사용을 위한 코드입니다. 최근 높은 GPU 가격 때문에 GPU가 장착되어 있지 않은 서버/PC가 많을 수 있습니다. 하지만 걱정할 필요는 없습니다. 파이토치는 CPU에서도 잘 실행되며 책에서 다루는 예제들도 CPU만으로도 충분히 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다.
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")