40个概念入门大模型

1．张量（Tensors):PyTorch的基本数据结构，用于存储和处理多维数据。
2．自动求导（Autograd):PyTorch的核心功能，实现反向传播进行梯度计算。
3. 神经网络模块（nn.Module)：定义自定义网络层和模型的基类。
4.Sequential容器：线性堆叠多个网络层。
5．卷积神经网络（CNNs)：包括卷积层
(nn.Conv2d)、池化层 (nn.MaxPool2d)
及各种激活函数（nn.ReLU等）的使用。
6．循环神经网络（RNNs)：包括LSTM、
GRU等单元的实现（nn.LSTM,nn.GRU)。
7．双向RNN：在序列中双向传递信息。
8．变分自编码器（VAEs)：构建与训练过
程。
9．生成对抗网络（GANs)：包含判别器和生成器的搭建与训练。
10．注意力机制（Attention Mechanisms):应用于Transformer等模型中的关键组
11．残差块（Residual Blocks)：在ResNet 模型中的应用。
12. 批归一化（Batch Normalization)：加速训练收敛，提高泛化能力。
13. Dropout正则化：防止过拟合的方法。
14．优化器（Optimizers)：如SGD、Adam等的选择与配置。
15．损失函数（Loss Functions)：包括
CrossEntropyLoss、MSELoss等的使用场景。
16．数据加载器（DataLoader)：配合
Dataset实现数据预处理与迭代加载。
17.GPU并行计算：将模型和数据转移到GPU上运行。
18．动态计算图：PyTorch特有的即时模式编程方式。
19. 保存和加载模型：torch.save与torch.load方法的应用。
20. 模型参数初始化：权重初始化策略。
21．自定义层（Custom Layers)：如何创建和使用自定义神经网络层。
22. 梯度裁剪（Gradient Clipping)：防止梯度过大导致训练不稳定。
23．学习率调度器（Learning Rate Scheduler)：动态调整学习率以优化训练过程。
24. 模型集成（Ensemble Methods): 如平均多个模型预测结果以提高性能。
25.正则化（Regularization):L1、L2正则项的理解与应用。
26.序列到序列模型（Seq2Seq)：在机器翻译等任务中的应用。
27.注意力机制在Transformer中的实现Multi-HeadAttention的设计原理。
28.BERT、GPT系列模型的基础理解：预训练＋微调方法的应用。
29.One-hot编码与Embedding层：将离散特征转化为连续向量表示。
30．对抗训练（Adversarial Training)
31.Softmax函数及其在分类问题中的作用。 
32．交叉熵损失函数在多类别分类任务中的作用。
33．图像增广（Data Augmentation)：提升
模型泛化能力的方法。
34. 激活函数选择与比较：ReLU、Leaky
ReLUELU等。
35．指数移动平均（EMA）权重更新：用于模型训练时的稳定性和泛化能力。
36．计算图冻结（Freezing Graph)：在迁移
学习中固定预训练模型部分参数。
37. PyTorch Lightning库：简化训练循环和分布式训练。
38．混合精度训练与Apex库：加速训练并减少内存占用。
39.ONNX模型导出：将PyTorch模型转换为其他框架兼容格式。
40. 模型压缩与知识蒸馏：减小模型大小同
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