PyTorch实战：图像分类任务的实现与优化
【4月更文挑战第17天】本文介绍了使用PyTorch实现图像分类任务的步骤，包括数据集准备（如使用CIFAR-10数据集）、构建简单的CNN模型、训练与优化模型以及测试模型性能。在训练过程中，使用了交叉熵损失和SGD优化器。此外，文章还讨论了提升模型性能的策略，如调整模型结构、数据增强、正则化和利用预训练模型。通过本文，读者可掌握基础的PyTorch图像分类实践。
PyTorch进阶：模型保存与加载，以及断点续训技巧
【4月更文挑战第17天】本文介绍了PyTorch中模型的保存与加载，以及断点续训技巧。使用`torch.save`和`torch.load`可保存和加载模型权重和状态字典。保存模型时，可选择仅保存轻量级的状态字典或整个模型对象。加载时，需确保模型结构与保存时一致。断点续训需保存训练状态，包括epoch、batch index、optimizer和scheduler状态。中断后，加载这些状态以恢复训练，节省时间和资源。
构建你的第一个PyTorch神经网络模型
【4月更文挑战第17天】本文介绍了如何使用PyTorch构建和训练第一个神经网络模型。首先，准备数据集，如MNIST。接着，自定义神经网络模型`SimpleNet`，包含两个全连接层和ReLU激活函数。然后，定义交叉熵损失函数和SGD优化器。训练模型涉及多次迭代，计算损失、反向传播和参数更新。最后，测试模型性能，计算测试集上的准确率。这是一个基础的深度学习入门示例，为进一步探索复杂项目打下基础。
深入理解PyTorch自动微分：反向传播原理与实现
【4月更文挑战第17天】本文深入解析PyTorch的自动微分机制，重点讨论反向传播的原理和实现。反向传播利用链式法则计算神经网络的梯度，包括前向传播、梯度计算、反向传播及参数更新。PyTorch通过`autograd`模块实现自动微分，使用`Tensor`和计算图记录操作历史以自动计算梯度。通过示例展示了如何在PyTorch中创建张量、定义计算过程及求梯度。掌握这些有助于提升深度学习模型的训练效率。
PyTorch模型训练：优化器与损失函数的选择
【4月更文挑战第17天】PyTorch中的优化器（如SGD, Adam, RMSprop）和损失函数（如MSE Loss, Cross Entropy Loss）对模型训练效果有显著影响。优化器选择应基于任务复杂度和数据规模，SGD适合简单任务，而Adam和RMSprop适用于复杂情况。损失函数选择依赖于任务类型，MSE Loss用于回归，Cross Entropy Loss用于分类。实践中，应尝试不同组合，调整学习率，监控训练过程，并使用验证集优化模型。