濮昌胜
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### 1. PyTorch模型训练性能调优宝典 **文章标题**：PyTorch模型训练性能调优宝典 **文章链接**：[Alluxio官网](https://www.alluxio.com.cn/pytorch-model-training-performance-tuning/) **文章总结**：我了解到，优化PyTorch模型训练性能是提高开发效率和模型质量的关键。文章详细介绍了影响模型训练性能的因素，包括数据加载、数据操作、GPU和CPU处理等方面，并提供了具体的优化技巧和代码示例。通过这些技巧，可以显著缩短每个epoch的训练时间，提高模型的训练效率。 --- ### 2. PyTorch中Epoch的计算及其应用 **文章标题**：PyTorch中Epoch的计算及其应用 **文章链接**：[51CTO博客](https://blog.51cto.com/u_16175514/13187771) **文章总结**：我了解到，epoch在深度学习中是一个非常重要的概念，它表示训练数据被完整地传递通过神经网络一次的过程。文章详细解释了如何计算epoch，以及如何通过调整epoch数量来优化模型性能。此外，还介绍了如何通过监控每个epoch的训练损失和验证损失来避免过拟合。 --- ### 3. PyTorch Lightning中的Epoch管理 **文章标题**：PyTorch Lightning中的Epoch管理 **文章链接**：[PyTorch Lightning文档](https://pytorch-lightning.readthedocs.io/_/downloads/en/1.2.4/pdf/) **文章总结**：我了解到，PyTorch Lightning提供了一种高效的方式来管理训练过程中的epoch。通过使用`Trainer`类，可以轻松地设置训练轮次，并在每个epoch结束时自动记录和聚合指标。此外，还介绍了如何通过覆盖`training_epoch_end`等方法来自定义epoch级别的操作，从而实现更灵活的训练逻辑。 ---
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2025年4月30日 08:44
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