新手友好！Pytorch損失函數與訓練循環基礎

文章介紹機器學習中損失函數與訓練循環的作用及實現。損失函數衡量模型預測與真實標籤的差距，訓練循環通過調整參數減小損失實現模型學習。常用損失函數：MSE適用於迴歸任務（如房價預測），CrossEntropy適用於分類任務（如貓狗識別），Pytorch中分別用`nn.MSELoss()`和`nn.CrossEntropyLoss()`調用。訓練循環核心四步：前向傳播（模型預測）→計算損失→反向傳播（求梯度）→參數更新（優化器調整），需注意反向傳播前清零梯度。以線性迴歸爲例，生成模擬數據，定義線性模型，用MSE損失和Adam優化器訓練，迭代優化參數。關鍵注意事項：梯度清零、訓練/推理模式切換、優化器選擇（如Adam）、分批訓練（DataLoader）。掌握這些可實現模型從數據中學習規律，爲複雜模型奠定基礎。