PyTorch模型训练最新实用教程 (余霆嵩) PDF版
本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学习结构。
内容概述
本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个）进行了详细介绍。
章节结构
本教程分为四章，结构与机器学习三大部分一致：
- 第一章：数据处理
- 介绍数据的划分、预处理和数据增强方法。
- 第二章：模型定义
- 介绍模型的定义、权值初始化方法以及模型 Finetune 的技巧。
- 第三章：损失函数与优化器
- 详细介绍各种损失函数及优化器的使用方法。
- 第四章：可视化工具
- 介绍如何使用可视化工具监控数据、模型权重及损失函数的变化。
适用人群
本教程适合以下人群：
- 对 PyTorch 有一定了解，希望深入学习模型训练的开发者。
- 正在从事机器学习项目，需要解决实际问题的工程师。
- 希望系统学习 PyTorch 中数据处理、模型定义、损失函数及优化器使用方法的学习者。
资源下载
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注意事项
- 本教程为 PDF 格式，建议使用 PDF 阅读器进行阅读。
- 教程内容为作者余霆嵩原创，未经允许请勿转载或用于商业用途。
希望本教程能够帮助你在 PyTorch 模型训练的道路上更进一步！