第38节：PyTorch模型训练流程详解

一、引言

PyTorch是由Facebook人工智能研究团队开发的一个开源机器学习框架，因其动态计算图、简洁的API设计和良好的Python集成而广受欢迎。PyTorch提供了完整的工具链，从研究原型设计到生产部署，特别适合深度学习模型的开发与训练。

本文将详细介绍使用PyTorch进行模型训练的完整流程，涵盖从数据准备到模型评估的各个环节。

二、PyTorch训练流程概述

PyTorch模型训练通常遵循以下核心步骤：

1. 数据准备与预处理

2. 模型定义

3. 损失函数与优化器选择

4. 训练循环实现

5. 模型评估与验证

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