mnist_cnn [10-2]

1. 라이브러리 가져오기(torch, torchvision, matplotlib 같은 것들)

2. GPU 사용 설정하고, random value를 위한 seed 설정

3. 학습에서 사용되는 parameter 설정 (learning_rate, training_epochs, batch_size, etc)

4. 데이터셋을 가져오고(학습에 쓰기 편하게) loader 만들기

5. 학습 모델 만들기(class CNN(torch.nn.Module))

6. Loss function (Criterion)을 선택하고 최적화 도구 선택(optimizer)

7. 모델 학습 및 loss check(Criterion의 output)

8. 학습된 모델의 성능을 확인한다