资源名称:PyTorch模型训练最新实用教程 PDF

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。

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。

资源截图:

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