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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rm源码这样可以隐藏参数细节，码阅量能专家指标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。码阅补码反码移码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，码站源码分享训练和损失计算时，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，livelyhelp.chat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。