PyTorch模型训练需四步：准备数据与模型（DataLoader+Dataset，GPU迁移），定义损失函数与优化器（如CrossEntropyLoss、Adam），编写训练循环（zero_grad→forward→loss→backward→step），验证与调优（no_grad、学习率调度、模型保存、早停）。
训练PyTorch模型第一步是组织好输入数据。用torch.utils.data.DataLoader配合Dataset子类加载图像、文本或时序数据，注意设置batch_size、shuffle=True和num_workers加速读取。模型可直接用torch.nn.Sequential快速搭建，或继承nn.Module自定义前向逻辑。别忘了把模型和数据都移到GPU上：model.to('cuda') 和 data.to('cuda')。
分类任务常用nn.CrossEntropyLoss，回归常用nn.MSELoss；优化器推荐torch.optim.Adam（学习率通常设为1e-3），也可尝试SGD配合学习率调度器。关键点：优化器必须传入模型参数model.parameters()，否则不会更新权重。
一个标准epoch包含前向传播、计算损失、反向传播、参数更新四步：
每个epoch结束后在验证集上评估准确率或指标，避免过拟合。常见调优操作包括：
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