PyTorch 是一个强大的深度学习框架，其动态计算图特性使模型训练更加灵活。以下是关键训练步骤与技巧：

1. 环境准备 🛠️

  • 安装 PyTorch：官方安装指南
  • 配置 GPU 加速：确保 CUDA 和 cuDNN 版本兼容
  • 导入必要库：
    import torch
from torch.utils.data import DataLoader

2. 数据处理 📁

  • 使用 Dataset 类封装数据
  • 通过 DataLoader 实现批量加载与数据增强
  • 示例：
    dataset = torch.utils.data.Dataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

3. 模型定义 🏗️

  • 继承 torch.nn.Module 创建网络结构
  • 添加激活函数与优化器：
    model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

4. 训练循环 🔄

  • 搭建训练/验证循环框架：
    for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
  • 使用 torch.utils.tensorboard 可视化训练过程

5. 模型保存 📤

  • 保存训练好的模型：
    torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
  • 加载模型：
    model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

6. 常见问题 🤔

PyTorch训练流程图

📌 扩展学习：了解 PyTorch 的分布式训练特性，可访问 /pytorch_distributed_training 路径获取进阶内容。