1. 数据预处理 💡
- 标准化：使用
torchvision.transforms对数据进行标准化处理，加速模型收敛。 - 数据增强：通过旋转、裁剪、翻转等操作增加数据多样性，提升泛化能力。
- 批量处理：合理设置
batch_size，避免内存溢出（OOM）或训练过慢。
2. 模型优化 🚀
- 学习率调整：使用
torch.optim.lr_scheduler动态调整学习率，如余弦退火或阶梯衰减。 - 权重初始化：采用
nn.init.kaiming_normal_等方法初始化权重，避免梯度消失/爆炸。 - 正则化技术：添加
nn.Dropout或L2正则化防止过拟合。
3. 训练策略 📈
- 混合精度训练：使用
torch.cuda.amp减少显存占用并提升计算效率。 - 分布式训练：通过
torch.distributed实现多GPU/多节点并行训练。 - 早停机制：监控验证集损失，使用
EarlyStopping回调避免过拟合。
4. 监控与调优 📊
- TensorBoard集成：通过
torch.utils.tensorboard记录训练指标和可视化模型结构。 - 梯度裁剪：使用
torch.nn.utils.clip_grad_norm_防止梯度爆炸。 - 超参数搜索：借助
Optuna或Ray Tune进行自动化超参数调优。
5. 常见错误排查 ⚠️
- 设备不匹配：检查
model.to(device)与数据加载是否在相同设备上。 - 批次维度缺失：确保输入数据添加
unsqueeze(0)或expand处理。 - 内存泄漏：使用
torch.cuda.empty_cache()释放未使用的显存。