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       PyTorch笔记（十四：深度学习实践与优化）

       1. 模块化网络构建

       在上一节中，我们手动构建了用于MNIST分类的码阅简单网络，网络参数需自行管理。码阅在深度学习框架中，码阅推荐使用nn.Module继承来构建网络，码阅NFT质押合约源码这样可以隐藏参数细节，码阅时间闲置源码自动处理初始化问题，码阅使网络设计更加简洁。码阅

       2. ReLU与F.relu的码阅区分

       PyTorch提供了两种API风格：nn.ReLU作为类，位于torch.nn模块，码阅以大写字母开头；F.relu作为函数，码阅存于torch.nn.functional模块，码阅全小写字母。码阅炸飞机源码理解这两种形式的码阅区别有助于高效使用库功能。

       3. GPU加速

       通过torch.device()函数选择GPU设备，码阅然后在定义的网络或Tensor后面添加.to(device)即可实现数据在GPU上的运行。例如，定时播放源码训练和损失计算时，确保数据在GPU上进行。

       4. Visdom可视化

       与tensorboardX相比，Visdom在可视化上更直观，圈子社交源码尤其对图像数据支持直接使用Tensor。安装Visdom可通过pip install或从源码编译。运行visdom.server进行测试，以便实时监控训练和测试过程。

       5. 训练过程可视化

       在自定义网络代码中加入Visdom的可视化，导入Visdom库并在训练过程中实时绘制训练曲线和验证结果，通过设置窗口和更新模式动态展示数据变化。

       6. 正则化技术

       正则化如L2或L1，用于防止过拟合。在训练时，L2正则化通过设置optimizer的weight_decay参数实现，而L1正则化需在loss计算前手动添加。注意，L1正则化可能需要更小的系数以避免under-fitting。