高级PyTorch主题讨论区 🧠

欢迎来到ABC Compute Forum的高级PyTorch技术交流板块！这里汇聚了深度学习框架的进阶技巧与实战案例，适合有一定基础的开发者深入探索。

📚 核心学习模块

1. 自定义层
   学习如何构建自定义神经网络模块，例如：

   class MyCustomLayer(nn.Module):
       def __init__(self):
           super().__init__()
           self.weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3))
       def forward(self, x):
           return F.conv2d(x, self.weight)
   

   

2. 分布式训练
   掌握PyTorch的分布式训练技术，包括：

   • torch.distributed API使用
   • 多GPU加速实现
   • 数据并行与模型并行的区别
   

3. 优化器调参
   深入理解不同优化器（如AdamW、SGD）的适用场景，推荐学习路径：

   [点击了解优化器选择指南](/learn/pytorch_tutorial)

🚀 实战资源推荐

• PyTorch官方文档-高级教程
• ABC Compute Forum的PyTorch实战案例库
• 深度学习模型优化技巧

🧪 拓展实验

尝试以下进阶实验：

1. 实现自定义损失函数
2. 使用混合精度训练
3. 构建分布式数据加载器

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