深度学习模型训练5个关键步骤

下面内容摘自：
3分钟搞懂深度学习AI：自我进化的最简五步法

5个关键步骤

在构建深度学习模型时，工程师们通常会使用 PyTorch 这种底层框架。在这个框架内，AI 学习被抽象为一段无限循环的流水线。
其核心工作机制包含以下五个严密的环节：
第一步：​前向预测（Forward）​。让模型接收数据并给出它的预测结果。相当于让学生做了一套试卷。 第二步：​计算损失（Compute Loss）​。量化预测结果与真实答案之间的差距。相当于老师批改试卷并打出分数。
第三步：​梯度清零（Zero Grad）​。这是最重要的工程直觉。在分析这套试卷前，强制清空系统内残留的对上一套试卷的错误分析数据，防止思路打架。
第四步：​反向传播（Backprop）​。顺藤摸瓜，逐层找出是哪些计算节点导致了最终的误差。相当于分析试卷上每一道错题的失分原因。
第五步：​参数更新（Update）​。根据找到的失分原因，微调模型内部的所有参数。相当于学生根据反思，切实改变了自己的解题思路。

python示意代码

guess = model(x)                   # 1. 前向：AI 给出它的预测
loss = loss_fn(guess, true_answer) # 2. 算损：计算预测和真实的差距
optimizer.zero_grad()              # 3. 清零：擦除上一次积累的错误分析
loss.backward()                    # 4. 反传：分析导致本次差距的具体原因
optimizer.step()                   # 5. 更新：根据原因调整 AI 的内部状态