PyTorch的参数详解

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它的核心在于其动态计算图的能力，使得模型构建和调试变得更加直观。以下是PyTorch中一些关键参数的解释：

1. **Tensor**: PyTorch的主要数据结构，它是张量的容器，类似于NumPy的ndarray。创建Tensor时，可以指定数据类型（如`torch.float32`）、形状、初始化值等。

2. **nn.Module**: PyTorch的核心模块，代表一个神经网络层或模型。每个Module都有自定义的属性（如权重和偏差）以及前向传播函数（forward()）。在训练过程中，我们通常会通过`.parameters()`获取所有需要优化的参数。

3. **optimizer**: 用于更新模型参数的算法，例如SGD（随机梯度下降），Adam等。创建Optimizer时，传入要优化的参数列表和学习率等超参数。

4. **learning_rate**: 学习率决定了每次更新参数时的步长。过大的学习率可能导致震荡不收敛，过小则训练速度慢。

5. **epochs**: 训练轮数，表示整个数据集经过多少次完整的迭代。

6. **batch_size**: 每批次处理的数据样本数量。较大的批大小可以提高效率，但可能会导致内存需求增加。

7. **dropout**: 防止过拟合的技术，随机丢弃部分神经元连接以减少依赖。

8. **cuda**: 如果可用，PyTorch可以将计算移到GPU上加速，这时就需要设置`device = torch.device('cuda')`。