这篇文章详细介绍了使用 PyTorch 构建和调试深度学习模型的训练循环。文章涵盖了关键概念，如前向传播、反向传播、梯度下降优化器以及损失函数的使用。作者还提供了代码示例，展示了如何将这些概念应用于实际问题。文章强调了在训练过程中进行适当注释的重要性，以便更好地理解和维护代码。此外，文章还讨论了常见的调试技巧，例如使用断点、打印中间值和利用 PyTorch 的调试工具。总而言之，这篇教程为初学者提供了一个清晰而全面的指南，帮助他们理解和掌握 PyTorch 训练循环的构建和调试过程。
📎 原文：The annotated PyTorch training loop | 来源：Hacker News