PyTorch 高级技巧指南 🧠⚡

PyTorch 是深度学习研究和开发的强大工具，其高级特性可显著提升模型性能与训练效率。以下是关键内容概览：

1. 优化器与学习率调度 🔄

  • 使用 torch.optim 实现自定义优化算法（如 AdamW、LAMB）
  • 结合 torch.optim.lr_scheduler 动态调整学习率
  • 📌 深入学习优化策略

2. 模型并行与分布式训练 🌐

  • 通过 DistributedDataParallel 实现多GPU协作训练
  • 使用 torch.nn.parallel 分布式计算加速
  • 📌 分布式训练实践指南

3. 混合精度训练 🔄

  • 利用 torch.cuda.amp 进行自动混合精度（AMP）优化
  • 减少显存占用并提升训练速度
  • 📌 混合精度详解

4. 高级模型结构设计 🏗️

  • 使用 torch.nn.Module 自定义网络层
  • 📷
    神经网络结构
  • 结合 torchvision.models 调用预训练模型进行迁移学习

5. 可视化与调试工具 🧪

  • 通过 torch.utils.tensorboard 实时监控训练过程
  • 使用 torch.profiler 分析模型性能瓶颈
  • 📌 PyTorch 可视化教程

📌 延伸学习：PyTorch 官方文档 - 高级主题
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PyTorch_高级技巧