Explicar el proceso necesario del modelo de entrenamiento pytorch

El proceso necesario del modelo de entrenamiento de PyTorch incluye la preparación de datos, el modelo de construcción, la configuración de hiperparámetros, el modelo de entrenamiento y el modelo de evaluación. La etapa de preparación de datos puede involucrar limpieza de datos, mejora de datos, etc.; la etapa de construcción de modelos puede involucrar la selección de un optimizador, función de pérdida, etc.; la etapa de establecimiento de hiperparámetros puede involucrar tasa de aprendizaje, recorte de gradiente, etc.; la etapa de entrenamiento de modelos puede involucrar entrenamiento de modelos, verificación de modelos, etc.; finalmente, la etapa de evaluación de modelos puede involucrar razonamiento de modelos, pruebas adversarias de modelos, etc.