criterionのreductionはデフォルトで'mean'。
len(data_loader)はバッチ数。
なので、epochの平均lossの算出は、バッチごとの（平均）lossを加算していって、len(data_loader)で割ればよい。
正解数は
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
で足していく。
これはバッチ数len(data_loader)ではなく、データ数len(dataset)で割ることで、accuracyを算出する。
numpy（onnx）の場合は、
correct += np.equal(pred, np.reshape(target, pred.size)).sum()
で、正解数をカウントしていく。
