PyTorch训练指南 🧠

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，适合快速构建和训练神经网络模型。以下是入门和进阶的关键步骤：

1. 环境准备 🛠️

• 安装 PyTorch：点击此处下载最新版本
• 安装依赖：pip install torch torchvision torchaudio
• 验证安装：运行 python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2. 数据加载与处理 📁

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

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

• 使用 DataLoader 分批次处理数据
• 添加数据增强：查看数据预处理教程

3. 模型定义与训练 🔧

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.layer = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

• 定义损失函数：criterion = torch.nn.MSELoss()
• 优化器选择：optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
• 训练循环示例：
  点击查看完整训练代码示例

4. 模型保存与加载 📤

• 保存模型：torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
• 加载模型：model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
• 模型部署建议：参考模型优化指南

5. 常见问题排查 🛑

• GPU加速配置：检查 CUDA 是否可用 torch.cuda.is_available()
• 梯度消失/爆炸：使用梯度裁剪 torch.nn.utils.clip_grad_norm_
• 过拟合处理：添加 dropout 层或早停机制

欢迎访问 PyTorch 官方文档 获取更详细的 API 说明。