一定要看，推荐给大家的Pytorch编写代码基本步骤思想（附资料），不看血亏

一、前言

文末有福利！

在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候，基本上都是下面这个流程步骤，写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想（默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)，主循环代码逻辑），直接去找对应的代码块，会简单很多。

二、基本步骤思想

所有的深度学习模型过程都可以形式化如下图：

分为四大步骤：

1、输入处理模块 (X 输入数据，变成网络能够处理的Tensor类型)

2、模型构建模块 (主要负责从输入的数据，得到预测的y^, 这就是我们经常说的前向过程)

3、定义代价函数和优化器模块 (注意，前向过程只会得到模型预测的结果，并不会自动求导和更新，是由这个模块进行处理)

4、构建训练过程 （迭代训练过程，就是上图表情包的训练迭代过程）

这几个模块分别与上图的数字标号1，2，3，4进行一一对应！

三、实例讲解

知道了上面的宏观思想之后，后面给出每个模块稍微具体一点的解释和具体一个例子，再帮助大家熟悉对应的代码！

1.数据处理

对于数据处理，最为简单的⽅式就是将数据组织成为⼀个 。但许多训练需要⽤到mini-ba