Pytorch net(x)の中身

Question

いまPytorchｍの勉強をしていて、ResNetの転移学習でフォルダにそれぞれが格納されたタコスとブリトーを分類するというチュートリアルをやっています。そこで以下のコードのout = net(x)　というコードなんですが、これが予測値を意味することは書いてあったのですが、outテンソルのサイズを見ると(8,2)となっており、この8の数字がなにを意味するか、またそれぞれ一列目と二列目の値がそれぞれ具体的なにを意味するのかがわかりません。ディープラーニング初心者ですが、LossやAccなどの概念はわかっていると思います。このoutからどういう数字でどのようにLossやAccらを算出するのですか？

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import os.path as osp
from torchvision import models
import torch.nn as nn

net = models.resnet18(pretrained=True)

path = 'taco_and_burrito'
train = ImageFolder(osp.join(path, 'train'), 
                    transform=transforms.Compose([
                        transforms.RandomCrop(224),
                        transforms.ToTensor()    
]))
test = ImageFolder(osp.join(path,'test'), 
                   transform=transforms.Compose([
                    transforms.CenterCrop(224),
                    transforms.ToTensor()   
                   ]))
train_dl = DataLoader(train, batch_size=32, shuffle=True)
test_dl = DataLoader(test, batch_size=32, shuffle=False)

for p in net.parameters():
    
    
    p.requires_grad=False

    fc_input = net.fc.in_features
    net.fc = nn.Linear(fc_input, 2)
    
for epoch in range(5):
    for x, y in train_dl:
            out = net(x)
            

参考outの値とshape

out.shape
>>torch.Size([8, 2]

out
>>tensor([[ 0.6871, -1.0597],
        [-0.0682, -0.3458],
        [ 0.1512, -1.0901],
        [ 0.6089, -1.2450],
        [ 0.6215, -1.3786],
        [ 0.1508, -0.5673],
        [ 0.2501, -1.2930],
        [ 0.1626, -1.5242]], grad_fn=<AddmmBackward>)

Answer 1

torchvision.modelsの分類器の出力は基本的に (batch size) x (number of class) となっています．

今回でいうと，
おそらくbatch sizeを8で指定していて，
クラス数がtaco or burritoの2つなので，
8 x 2のtensorが出力されているものと思われます．