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for epoch in range(epochs): # 100 total_loss = 0 total_val_loss = 0 for i, data in enumerate(tqdm(train_loader, desc='**Train mode***')): # 390 # 순전파 pred = model(data['X'].float().to(device)) # 예측값 loss = loss_fn(pred, data['Y'].float().to(device)) # 손실률 # 역전파 optimizer.zero_grad() # 옵티마이저 준비 # optimizer를 사용해 학습가능한 weight변수에 대한 모든 변화도를 0으로 만듦 loss.backward() # x축이 weight, y축이 총손실함수(평균손실률)인 가중치-..