모델을 학습을 시킨다는 것은 y = wx + b 라는 함수에서 w와 b의 적절한 값을 찾는다는 것을 의미합니다. w와 b에 임의의 값을 적용하여 시작하여 오차가 줄어들어 전역 최소점에 이를 때까지 파라미터 (w,b)를 계속 수정합니다. 가장 먼저 필요한 절차가 optimizer.zero_grad() 함수를 이용하여 기울기를 초기화하는 것입니다. 파이토치는 기울기 값을 계산하기 위해 loss.backward() 함수를 이용하는데, 이것을 사용하면 새로운 기울기 값이 이전 기울기 값에 누적하여 계산됩니다. 이 방법은 순환신경망(RNN) 모델을 구현할 때 효과적이지만 누적 계산이 필요하지 않는 모델에 대해서는 불필요합니다. 따라서 기울기 값에 대해 누적 계산이 필요하지 않을 때는 입력 값을 모델에 적용하기 전..