一文精通Pytorch深度学习——《PyTorch 模型训练实⽤教程》，从入门到精通

今天给大家介绍一本PyTorch神书—— 《PyTorch 模型训练实⽤教程》！

PyTorch作为当前深受欢迎的深度学习框架，对比TensorFlow可能遇到的环境配置兼容性问题，以及Keras因高度抽象导致的灵活性局限，在学术界与工业应用中展现出显著的优势。毫不夸张，精通PyTorch意味着你已驶入了深度学习与机器学习的加速通道，其对新手的亲和力及强大的灵活性，特别受到学生群体的青睐。

然而，尽管PyTorch魅力无限，市面上的学习资源却显得碎片化，且大多非中文内容，无形中为国内学习者设下了一道较高的门槛。幸运的是，有这样一位开源精神的践行者——余霆嵩，他不仅是一位工程师，更是一位热心的教育者。他满怀激情，将自己的学习心得与经验整理成一系列结构化的笔记，并慷慨地通过开源渠道分享给大众。这些教程的出现，无疑为渴望踏入PyTorch大门的中文学习者们照亮了道路。

这份完整版的大模型书籍《PyTorch 模型训练实⽤教程》已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

▌书籍介绍

涵盖了计算机科学需要的基本数学逻辑，强调了求解证明的算法方法，可阅读性高，还提供了一个Getzen系统使用的统一框架。

自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。

《PyTorch模型训练实用教程》 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。

《PyTorch模型训练实用教程》 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。

▌目录

本教程内容及结构:

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。

这份完整版的大模型书籍《PyTorch 模型训练实⽤教程》已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈