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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