在PyTorch中，進行模型訓練和推理通常需要以下步驟：
定義模型：首先需要定義神經網絡模型的結構，可以通過繼承torch.nn.Module類創建自定義的神經網絡模型。
定義損失函數：選擇合適的損失函數用于計算模型預測值與真實標簽之間的差異。
定義優化器：選擇合適的優化器用于更新模型參數，常用的優化器包括SGD、Adam等。
訓練模型：在訓練過程中，通過循環迭代的方式將輸入數據傳入模型中，計算損失并進行參數更新，直到達到停止條件。
model = YourModel() # 定義模型
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 定義損失函數
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 定義優化器
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
outputs = model(inputs) # 前向傳播
loss = criterion(outputs, labels) # 計算損失
loss.backward() # 反向傳播
optimizer.step() # 更新參數
# 推理
model.eval() # 切換到評估模式
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
# 進行推理操作
在訓練過程中，可以根據需要添加其他功能，如學習率調整策略、模型保存和加載等。最后，在推理階段需要將模型切換到評估模式，并使用torch.no_grad()上下文管理器關閉梯度計算，以加快推理速度。
