欢迎来到PyTorch模型学习专题！以下是关于模型构建与训练的核心内容概览：

📚 模型简介

PyTorch通过灵活的张量操作和自动求导机制，支持快速构建深度学习模型。核心流程包括：

  1. 定义模型结构（torch.nn.Module）
  2. 初始化参数（torch.nn.Parameter）
  3. 前向传播计算
  4. 反向传播优化
PyTorch_模型架构

🧠 常见模型类型

🟦 卷积神经网络 (CNN)

适用于图像处理任务，通过nn.Conv2d实现特征提取
👉 查看CNN实战案例

🟨 循环神经网络 (RNN)

处理序列数据，使用nn.RNN或nn.LSTM
👉 探索RNN进阶技巧

🟨 Transformer 模型

基于自注意力机制，适合自然语言处理

Transformer_模型

📈 模型训练技巧

  • 使用torch.optim优化器进行参数更新
  • 通过torch.nn.CrossEntropyLoss计算损失
  • 添加torch.utils.data.DataLoader加速批量训练
  • 可视化训练过程：PyTorch可视化教程

🧪 实战案例推荐

  1. MNIST手写数字识别
  2. IMDb影评情感分析
  3. 简单机器翻译系统
  4. 图像分类模型优化
卷积神经网络

📚 扩展阅读

PyTorch官方文档模型部分 提供更详细的API说明
模型调优指南 解析超参数设置技巧