PyTorch 开发模式 构建稳健、高效和可复现深度学习应用的 PyTorch 惯用模式与最佳实践。 何时使用 编写新的 PyTorch 模型或训练脚本时 评审深度学习代码时 调试训练循环或数据管道时 优化 GPU 内存使用或训练速度时 设置可复现实验时 核心原则 1. 设备无关代码 始终编写能在 CPU 和 GPU 上运行且不硬编码设备的代码。 2. 可复现性优先 设置所有随机种子以获得可复现的结果。 3. 显式形状管理 始终记录并验证张量形状。 模型架构模式 清晰的 nn.Module 结构 正确的权重初始化 训练循环模式 标准训练循环 验证循环 数据管道模式 自定义数据集 高效的数据加载器配置 针对变长数据的自定义整理函数 检查点模式 保存和加载检查点 性能优化 混合精度训练 大模型的梯度检查点 使用 torch.compile 加速 快速参考：PyTorch 惯用法 | 惯用法 | 描述 | |-------|-------------| | / | 训练/评估前始终设置模式 | | | 推理时禁用梯度 | | | 更高效的梯度清零 | | | 设备无关的张量/模型放置 | | | 混合精度以获得 2 倍速度 | | | 更快的 CPU→GPU 数据传输 | | | JIT 编译加速 (2.0+) | | | 安全的模型加载 | | | 可复现的实验 | | | 以计算换…