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PyTorch 딥러닝 학습의 기본 순서
# Optimize 대상인 각 parameter들의 gradient 값 초기화
optimizer.zero_grad()
# 예측값 계산
output = model(inputs) #
# Ground_truth와 예측 값 사이의 loss 계산
loss = loss_function(output, ground_truth)
# loss 값으로 각 parameter의 gradient 값 계산
loss.backward()
# gradient 값으로 각 parameter 갱신
optimizer.step()