PyTorch 高级教程指南 📚

欢迎来到 PyTorch 高级教程！本教程适合已掌握基础概念的开发者，深入探讨框架的核心技术与实践技巧。以下是关键主题：

1. 自定义神经网络层
   学习如何通过继承 torch.nn.Module 创建自定义层，例如实现注意力机制或自定义激活函数。

   

2. 高级优化器与学习率调度
   探索 AdamW、RMSprop 等优化器，以及如何动态调整学习率。

   

3. 分布式训练与多GPU加速
   了解 DistributedDataParallel 和 torch.nn.parallel 的使用场景与配置方法。

   

4. 模型检查点与混合精度训练
   掌握 torch.save 保存模型参数，以及 torch.cuda.amp 实现混合精度优化。

   

如需进一步学习 PyTorch 基础知识，请访问 /tutorials/pytorch-basics。祝您学习顺利！💡