自动微分原理

PyTorch的自动微分功能基于torch.autograd模块,通过动态计算图实现灵活的梯度计算。

  • 核心机制:Tensorrequires_grad属性追踪运算过程
  • 应用场景:反向传播、优化器参数更新
  • 实践技巧:使用torch.save保存模型状态时注意梯度状态管理
自动微分原理

分布式训练 🌐

实现多机多卡训练的三大关键技术:

  1. DataParallel(单机多卡)
  2. DistributedDataParallel(多机多卡)
  3. 模型并行(跨设备部署)
    🔗 点击了解分布式训练实践指南

混合精度训练 🧪

使用torch.cuda.amp进行混合精度训练的步骤:

  1. 启用混合精度上下文管理器
  2. 使用autocast装饰器标注计算区域
  3. 实现梯度缩放(Gradient Scaling)机制
混合精度训练

自定义模型优化 🔧

实现自定义优化器的三个关键组件:

高级数据处理 🧾

构建复杂数据管道的实践方法:

  1. 使用torchvision数据增强库
  2. 自定义Dataset类实现动态数据加载
  3. 高效使用DataLoadernum_workers参数
高级数据处理