Training loop

Training loop là đoạn code lặp lại các bước: lấy một batch, tính dự đoán, tính loss, tính gradient, cập nhật trọng số. Viết cho loss giảm thì dễ; khó hơn là để kết quả dùng lại được. Các lỗi hay gặp: quên lưu mean/std dùng để chuẩn hóa, quên chuyển model sang chế độ eval nên dropout vẫn bật lúc dự đoán, chỉ lưu trọng số mà không lưu cấu hình model. Bài này viết một training loop đầy đủ, từ đọc dữ liệu tới lưu checkpoint, rồi nạp lại trong một chương trình mới và kiểm rằng dự đoán không đổi.