[Pytorch공부] Workflow

1. 데이터 준비하기
2. 모델 구축 : 데이터의 패턴을 학습하기 위해 모델을 만들고, 손실함수, 최적화 함수 등을 설정.
3. 모델 학습하기: 데이터와 모델이 있기때문에 모델이 데이터에서 패턴을 찾도록 한다.
4. 훈련된 모델로 예측 값 생성하기 : 학습한 모델을 사용해서 예측을 생성.
5. 모델 저장하고 불러오기 : 모델을 학습한 후 저장하고 불러오기

< 모델 구축 - 정해진 구조 >

class 모델이름(nn.Moldule):
  def __init__(self):
    super().init__()
    #사용할 레이어 종류와 입출력 크기 정의하기
    self.l1(input=10, output=20)
    self.l2(input=20, output=10)
    ...
  def forward(self, x): #x가 입력 받은 데이터를 말함 
    #입력 데이터 x를 가지고 어떠한 레이어를 거쳐 연산을 수행할지 순차적으로 나열함
    x2 = self.l1(x)
    output=self.l2(x2)
    return output