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本文详细介绍了PyTorch中的DNN训练流程，包括数据加载、网络结构、损失函数、优化器、模型保存等关键步骤。此外，还探讨了PyTorch与NumPy的对比、GPU加速的重要性以及torchvision库在图像处理中的应用。通过新冠预测和房价预测的实践案例，展示了如何在实际问题中运用这些概念。
| Pytorch中的DNN训练流程介绍！ |
文章目录
一. What is PyTorch?
- An open source machine learning framework.
- A Python package that provides two high-level features:
- 1. Tensor computation (like NumPy) with strong GPU acceleration
- 2. Deep neural networks built on a tape-based autograd system
- Pytorch官网教学：https://pytorch.org
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