transfer_learning_tutorial

**PyTorch 迁移学习教程源码解析**

迁移学习是提升模型效率和泛化能力的重要策略，尤其在训练数据不足的任务中表现突出。

PyTorch 了强大的模型加载和微调功能，常用模型如 VGG、ResNet 可从 torchvision.models 导入并直接应用。

项目中，dataset.py 负责数据加载与增强，支持对 ImageNet 类数据集的，包括随机裁剪与翻转等。

models.py 实现了预训练模型的导入与结构调整，通常修改的全连接层来适应新的分类任务。

训练逻辑封装在 training.py 中，定义了损失函数、优化器、训练循环以及学习率调度策略。

辅助功能由 utils.py ，包括模型保存、日志记录与训练过程可视化，便于模型管理和性能追踪。

迁移学习流程包括：选择合适的预训练模型、冻结部分参数、重新设计分类层、定义损失与优化器，并设置合适的学习率策略。

在训练过程中，可结合 TensorBoard 等工具实现可视化追踪。最终模型可通过保存与加载模块复用或持续优化。

相关技术词如 file transfer 和 data transfer 与模型训练过程中的数据加载与权重迁移密切相关，可进一步延伸学习路径。

源码包中每个模块功能清晰，配合博客“Pytorch 迁移学习教程代码 逐句详解”可加深代码理解与实战应用。