PyTorch训练代码示例 📚

PyTorch 是深度学习领域的强大工具，以下是一个基础训练流程的示例，涵盖数据加载、模型定义与训练循环，适合入门学习：

1. 环境准备 🛠️

• 确保已安装 PyTorch：

  pip install torch torchvision
  

• 导入必要库：

  import torch
  from torch import nn, optim
  from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
  

2. 代码示例 🧠

# 定义数据集
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx], self.labels[idx]

# 初始化模型与优化器
model = nn.Linear(10, 2)  # 示例：输入10维，输出2类
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    for inputs, targets in DataLoader(MyDataset(...), batch_size=32):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

3. 训练流程图 📈

4. 注意事项 ⚠️

• 数据预处理需根据任务调整（如归一化、数据增强）
• 学习率与批次大小需通过实验优化
• 推荐参考 PyTorch官方文档 深入理解原理

5. 扩展阅读 📁

• PyTorch_Tutorial/Advanced_Tutorials：进阶技巧与优化方法
• PyTorch_Tutorial/Model_Tuning：模型调参实践指南

如需进一步学习，可访问 PyTorch_Tutorial首页 获取更多资源！