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:
Tensor
的requires_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
分布式训练 🌐
实现多机多卡训练的三大关键技术:
- DataParallel(单机多卡)
- DistributedDataParallel(多机多卡)
- 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:
- 启用混合精度上下文管理器
- 使用
autocast
装饰器标注计算区域 - 实现梯度缩放(Gradient Scaling)机制
自定义模型优化 🔧
实现自定义优化器的三个关键组件:
- 动量项(Momentum)
- 权重衰减(Weight Decay)
- 学习率调度(LR Scheduler)
📘 深入学习优化器设计原理
高级数据处理 🧾
构建复杂数据管道的实践方法:
- 使用
torchvision
数据增强库 - 自定义
Dataset
类实现动态数据加载 - 高效使用
DataLoader
的num_workers
参数