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。如上图所示,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。

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。


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