PyTorch 高级教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的深度学习框架。以下是一些高级教程，帮助您更深入地理解 PyTorch 的强大功能。

教程列表

• PyTorch 模型优化
• 自定义损失函数
• 迁移学习
• 分布式训练

PyTorch 模型优化

在深度学习中，模型优化是一个关键步骤。以下是一些优化 PyTorch 模型的技巧：

• 使用 Adam 优化器
• 学习率衰减
• 使用梯度累积

Adam 优化器

自定义损失函数

在处理特定问题时，您可能需要自定义损失函数。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomLoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets):
        return torch.mean((inputs - targets) ** 2)

迁移学习

迁移学习是一种利用预训练模型来解决新问题的技术。PyTorch 提供了多种迁移学习的方法：

• 使用预训练模型
• 微调
• 自定义模型

分布式训练

分布式训练可以加速模型训练过程。PyTorch 提供了以下工具来支持分布式训练：

• torch.distributed
• torch.nn.parallel

更多信息，请访问我们的 分布式训练教程。

分布式训练