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

本篇文章主要介绍了详解PyTorch批训练及优化器比较，详细的介绍了什么是PyTorch批训练和PyTorch的Optimizer优化器，非常具有实用价值，需要的朋友可以参考下

一、PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具——DataLoader。使用的时候，只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式，再转换成torch可以识别的Dataset格式，然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦。 import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torc