PyTorch模型训练指南（包含代码和原文下载链接）。

简介：
自 2017 年 1 月 PyTorch 的发布，其影响力便呈现出持续攀升的态势，甚至一度展现出超越 TensorFlow 的潜力。PyTorch 能够迅速获得众多研究人员和工程师的认可与推崇，源于其诸多显著优势，包括采用简洁易用的 Python 语言、运用动态图机制、具备网络构建的灵活性，以及拥有一个活跃且强大的社区支持。因此，积极学习 PyTorch 已成为一项迫切的任务。本教程旨在以实际应用和工程开发为核心，重点阐述模型训练过程中可能遇到的实际问题及相应的解决方案。如图所示，在机器学习模型开发流程中，主要包含三个关键组成部分：数据、模型以及损失函数和优化器。本文将按照逻辑顺序依次介绍这三个部分——数据、模型和损失函数及优化器——从而为读者提供一个清晰明了的机器学习框架结构。