pytorch를 이용한 training process 기본기 완벽하게 이해하기
1. training을 위해 필요한 것? training을 위해 dataset, dataloader를 준비해서 data를 효율적으로 뽑아낼 준비를 했고 설계한 model과 loss, optimizer, learning rate, scheduler, metric 등을 준비했다면 학습 준비 완료! 2. model.train() train하기 전에 model을 trainable하게 변경시키는 함수? 그런데 분명 model 설계할 때 나는 각종 parameter의 requires_grad=True로 한것같은데 굳이 해야하나??? batchnorm이나 dropout같은 것이 training 과정이랑 evaluation 과정에서 다르게 작동해야한다고 알려져있어서 train mode와 eval mode를 구분하기 위..