PyTorch 模型训练之基础篇
# 前言
想来已经很久没有写博客了,趁着春节假期刚结束,我一时兴起,决定利用 DeepSeek 水一篇博客,既为之后的学习做个记录,也为眼前的毕业设计留下一些痕迹。
这篇博客的主题是《深度学习模型训练代码》,顾名思义,主要讨论如何编写深度学习中的 train.py 文件。相信写过训练代码的人都知道, train.py 的基本逻辑大致相同:加载数据集、调用模型、计算损失、梯度优化、保存结果等。虽然听起来简单,但要写出一份既优雅整洁又功能完备的代码,还是需要费些功夫。既然如此,不如直接把这个框架搭建好,以后只要依葫芦画瓢,稍作调整即可。
此博客将在后续实践中不断更新
# 编写规范
为
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