欢迎访问 PyTorch 高级教程！本教程将深入讲解深度学习框架的核心技术与实践技巧。🚀

📚 核心概念速览

  • 动态计算图 🔁
    PyTorch 的动态计算图（Dynamic Computation Graph）允许在运行时构建模型，更灵活地处理复杂任务。

    dynamic_computation_graph

  • 自动求导机制 🧮
    使用 torch.autograd 实现梯度自动计算，简化反向传播流程。

    automatic_differentiation

  • 优化器与学习率调度 🚀
    掌握 torch.optim 中的 SGD、Adam 等优化算法，并了解学习率衰减策略。

    optimizer_learning_rate

  • 模型保存与加载 🧰
    通过 torch.save() 和 torch.load() 实现模型持久化，支持 state_dict 格式。

    model_saving_loading

🧪 实践示例：构建一个高级模型

  1. 使用 nn.Module 定义自定义网络层 

    class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 50),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(50, 1)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

  2. 定义损失函数与优化器 

    criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

  3. 实现训练循环

    training_loop

  4. 模型评估与调参

    • 使用 torch.utils.tensorboard 可视化训练过程
    • 通过 torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 防止梯度爆炸

🌐 扩展阅读

如需了解 PyTorch 基础知识，可访问 /Tutorials/PyTorch_Basics 进行学习。📚

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