新手友好！Pytorch损失函数与训练循环基础

文章介绍机器学习中损失函数与训练循环的作用及实现。损失函数衡量模型预测与真实标签的差距，训练循环通过调整参数减小损失实现模型学习。常用损失函数：MSE适用于回归任务（如房价预测），CrossEntropy适用于分类任务（如猫狗识别），Pytorch中分别用`nn.MSELoss()`和`nn.CrossEntropyLoss()`调用。训练循环核心四步：前向传播（模型预测）→计算损失→反向传播（求梯度）→参数更新（优化器调整），需注意反向传播前清零梯度。以线性回归为例，生成模拟数据，定义线性模型，用MSE损失和Adam优化器训练，迭代优化参数。关键注意事项：梯度清零、训练/推理模式切换、优化器选择（如Adam）、分批训练（DataLoader）。掌握这些可实现模型从数据中学习规律，为复杂模型奠定基础。