Pytorch：機器學習深度學習模型訓練步驟思路

下面給出模型訓練步驟的思路，在用pytorch（也包括其他框架）編寫代碼進行網絡編寫時，建議都按照這幾個步驟來進行，形成一個清晰的思路 各模塊簡要說明 數據：涉及數據的採集、清洗、劃分及預處理等 模型：根據任務的複雜程度選擇簡單的線性模型或複雜的神經網絡模型等 損失函數：根據任務的不同選擇不同的損失函數，比如線性迴歸模型採用均方差函數，分類任務採用交叉熵函數等 優化器：根據損失函數求得的梯度來更新

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