【PyTorch】（五）模型训练

1. 基本步骤

for epoch in range(num_epochs):
    for _X, _y in dataloader:
    	# 将数据转移到GPU
        _X, _y = _X.to(device), _y.to(device)

		# 前向传播计算损失
        loss = criterion(model(_X).reshape(_y.shape), _y)
		
		# 清空优化器梯度缓存
        optimizer.zero_grad()
		
		# 误差反向传播
        loss.backward()
		
		# 优化器更新参数
        optimizer.step()
        
    # 计算参数更新后模型的损失
    loss = criterion(model(X).reshape(y.shape), y)