PyTorch 训练技巧 🚀

以下是使用 PyTorch 进行模型训练时的一些实用建议，帮助你提升效率和效果：

💡 混合精度训练
使用 torch.cuda.amp 实现混合精度，减少显存占用并加速训练。
[了解更多混合精度技巧](/pytorch_tutorial)
🧠 数据增强策略
通过 torchvision.transforms 动态增强数据，提高模型泛化能力。
[查看数据增强案例](/data_augmentation_tips)
⚙️ 优化器选择
根据任务类型选择 AdamW、SGD 等优化器，并合理设置超参数。
📊 学习率调度
使用 torch.optim.lr_scheduler 动态调整学习率，如余弦退火或阶梯衰减。
💾 模型检查点
定期保存模型状态，避免训练中断。使用 torch.save() 和 torch.load() 管理检查点。
🌐 分布式训练
通过 torch.distributed 实现多 GPU 或多节点训练，加速大规模模型训练。
📚 预训练模型迁移
利用 HuggingFace 或 torchvision 提供的预训练模型，快速启动训练流程。
📈 可视化工具
使用 TensorBoard 或 matplotlib 监控训练过程，分析损失和准确率变化。