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

神经网络搭建后，我们需要对数据进行训练，通过网络建立模型，而数据训练的时候我们可以将所有数据一股脑全扔进去，也可以将数据分成一小块一小块的扔进去，分别训练然后再得到一个关于整体数据的模型，这就是批训练。这个时候我们就会有一个疑问，一小块一小块的训练最后能得到一个和整体数据一起扔进去一样的模型吗？这里的回答是肯定的。这两种方式训练的模型相差不大，但是批训练却可以极大的减少训练的数据量，提升训练效率。因此我们在后续的神经网络中都会使用批训练来训练数据。 下面就来看一看如何进行批训练。 首先，生成一些