PyTorch를 활용해 딥러닝 모델을 개발할 때, 가장 핵심이 되는 과정은 학습 루프(Training Loop)를 구성하는 것입니다. PyTorch의 학습 과정은 크게 Forward(순전파), Backward(역전파), Optimization(최적화) 세 단계로 요약됩니다.이번 포스팅에서는 각 단계의 기술적 원리와 함께, 실제 구현 시 주의해야 할 필수 코드 패턴을 정리해 보겠습니다.1. Forward Pass (순전파): 데이터의 흐름순전파는 입력 데이터($x$)가 모델의 각 층(Layer)을 통과하며 연산을 거쳐 최종 예측값($\hat{y}$)을 내놓는 과정입니다.핵심 포인트:nn.Module을 상속받은 클래스에서 forward() 메소드를 정의합니다.모델 객체를 함수처럼 호출하면(model(x)) ..