PyTorch训练与模型转换资源
PyTorch 的训练流程挺灵活，适合从零开始做深度学习项目。这个压缩包“pytorch.zip”包含了一些用 PyTorch 训练模型的资源，估计还包括把模型转换成 ONNX 格式的部分。ONNX 是个开放格式，可以你在不同的框架间传递模型，这对跨平台部署有。你可以用它来训练图像分类、自然语言等任务。
如果你是刚入门 PyTorch，需要确保环境配置好，安装好torch和需要的其他库，比如torchvision。接下来，就可以通过继承nn.Module来构建自己的网络模型了。训练模型时，选择合适的损失函数和优化器重要，常见的比如cross_entropy损失和Adam优化器。训练过程中，PyTorch 还会自动帮你管理梯度和更新参数。
训练好后，你可以用torch.save()保存模型。如果要跨框架部署，可以使用torch.onnx.export()将模型导出为 ONNX 格式。，你可以在其他支持 ONNX 的框架或平台上运行模型。
如果你想尝试一下，可以解压文件看看，文件里面应该有训练脚本、数据代码和一些预训练模型的 ONNX 文件。记得根据自己的项目需求调整训练参数和模型架构哦。
文件大小：79.34MB
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