欢迎进入PyTorch高级应用领域！本教程将带你探索深度学习框架的进阶技巧与实践场景，涵盖以下核心主题：
1. 自定义数据加载器 📁
- 使用
Dataset与DataLoader构建自定义数据集 - 并行数据处理与内存优化技巧
- 动态调整batch size的实现方法
2. 模型优化与加速 ⚡
- 混合精度训练（AMP）实践
- 自定义优化器与学习率调度
- 模型量化与剪枝技术
3. 分布式训练指南 🌐
- PyTorch Distributed包使用
- 多GPU训练与数据并行
- 跨节点训练的网络配置
4. 高级模型结构设计 🏗️
- 自定义神经网络模块
- 使用
nn.Module实现复杂架构 - 模型权重初始化策略
5. 迁移学习实战 🔄
- 预训练模型微调技巧
- 自定义层与冻结参数
- 多任务学习框架搭建
扩展学习资源 📚
- PyTorch官方文档 - 深入了解API细节
- PyTorch闪电教程 - 探索更高效的训练框架
- 模型可视化工具 - 使用TensorBoard与Grad-CAM
实战项目建议 🧠
- 尝试构建自定义GAN模型
- 实现基于Transformer的序列生成
- 开发多模态融合应用（如CV+NLP）
- 探索PyTorch与TensorRT的部署优化
💡 提示：高级应用需要扎实的数学基础与工程经验，建议结合PyTorch核心概念复习巩固知识体系