PyTorch 模型训练实用教程_余霆嵩(去水印)

本教程内容及结构： 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。 本教程分为四章，结构与机器学习三大部分一致。第一章，介绍数据的划分，预处理，数据增强；第二章，介绍模型的定义，权值初始化，模型Finetune；第三章，介绍各种损失函数及优化器； 第四章，介绍可视化工具，用于监控数据、模型权及损失函数的变化。 本教程适用读者： 1．想熟悉PyTorch使用的朋友；