🤖 PyTorch训练教程

📚 简介

PyTorch 是深度学习领域广泛使用的开源框架，其动态计算图特性使模型训练更加灵活。本教程将引导您完成从数据准备到模型训练的核心流程，适合初学者和进阶开发者。

🧠 核心步骤

1. 数据加载
   使用 torch.utils.data.Dataset 和 DataLoader 构建数据管道

   

2. 模型定义
   通过继承 nn.Module 实现自定义网络结构

   class Net(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(Net, self).__init__()
           self.layers = nn.Sequential(...)
   

3. 训练循环

   • 前向传播：outputs = model(inputs)
   • 损失计算：loss = criterion(outputs, labels)
   • 反向传播：loss.backward()
   • 参数更新：optimizer.step()
   

🚀 实践示例

点击查看完整代码示例

📖 扩展阅读

• PyTorch官方文档
• AI_Tutorials_Machine_Learning/PyTorch_Tutorial/Model_Design
• PyTorch训练技巧图解

💡 小贴士

• 使用 torch.nn 模块简化网络构建
• 通过 torch.utils.tensorboard 可视化训练过程
• 添加 torch.save() 保存训练成果 📁