이제 실제로 훈련과 검증 데이터셋을 이용한 모델 학습을 진행합니다.
코드 7-16 모델 학습
epochs = 5
train_loss = []
train_acc = []
valid_loss = []
valid_acc = []
for epoch in range(epochs):
epoch_loss, epoch_acc, epoch_valid_loss, epoch_valid_acc = training(epoch, model, train_iterator, valid_iterator)
train_loss.append(epoch_loss) ------ 훈련 데이터셋을 모델에 적용했을 때의 오차
train_acc.append(epoch_acc) ------ 훈련 데이터셋을 모델에 적용했을 때의 정확도
valid_loss.append(epoch_valid_loss) ------ 검증 데이터셋을 모델에 적용했을 때의 오차
valid_acc.append(epoch_valid_acc) ------ 검증 데이터셋을 모델에 적용했을 때의 정확도
end = time.time()
print(end-start)