EPOCHS = 5
best_valid_loss = float('inf')
for epoch in range(EPOCHS):
    start_time = time.monotonic()
    train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, device) ------ 훈련 데이터셋을 모델에 적용한 결과(오차와 정확도)를 train_loss와 train_acc에 저장
    valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_iterator, criterion, device) ------ 검증 데이터셋을 모델에 적용한 결과(오차와 정확도)를 valid_loss와 valid_acc에 저장

    if valid_loss < best_valid_loss: ------ valid_loss가 가장 작은 값을 구하고 그 상태의 모델을 VGG-model.pt 이름으로 저장
        best_valid_loss = valid_loss
        torch.save(model.state_dict(), '../chap06/data/VGG-model.pt')

    end_time = time.monotonic()
    epoch_mins, epoch_secs = epoch_time(start_time, end_time) ------ 모델 훈련에 대한 시작과 종료 시간을 저장

    print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Epoch Time: {epoch_mins}m {epoch_secs}s')
    print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}%')
    print(f'\t Valid. Loss: {valid_loss:.3f} | Valid. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')