3.2 训练循环 (Training Loop)

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3.2 训练循环 (Training Loop) PyTorch 训练循环 (Training Loop) 详解与实践训练循环的重要性与基本概念训练循环是任何深度学习模型的“心脏”，它定义了模型如何从数据中学习，并逐步提升性能。一个典型的训练循环包含以下几个关键步骤：数据加载 (Data Loading)：从数据集中获取训练数据批次 (batch)。前向传播 (Forward Pass)：将数据输入模型，计算模型的输出 (预测值)。损失计算 (Loss Calculation)：根据模型的预测值和真实标签，计算损失函数 (Loss Function)，衡量模型预测的误差。