PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将介绍一些 PyTorch 的高级主题，帮助您更深入地了解和使用这个强大的框架。

高级主题

  1. 自定义损失函数 📊

    • 在某些情况下，预定义的损失函数可能无法满足我们的需求。了解如何自定义损失函数可以帮助我们更好地适应特定问题。

  2. 模型优化 🚀

    • 学习如何选择合适的优化器，以及如何调整学习率和权重衰减等参数，以提升模型的性能。

  3. 迁移学习 🌐

    • 迁移学习是一种流行的深度学习技术，通过在预训练模型的基础上进行微调，可以显著提高模型的性能。

  4. 多GPU训练 🎯

    • 了解如何在多GPU环境中进行 PyTorch 模型训练，以实现更高的计算效率。

  5. 模型部署 🔗

    • 学习如何将训练好的 PyTorch 模型部署到生产环境中，以便在实际应用中使用。

扩展阅读

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