作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
PyTorch是一个开源的基于Python的科学计算包，用于进行深度学习研究和工程应用。它提供了大量用于训练、测试和部署神经网络的工具，同时支持动态计算图的执行方式，能够高效地实现机器学习模型的训练和推断过程。 本文将向读者介绍如何用PyTorch训练各类深度学习模型并在测试集上评估其性能。同时，我们会对相关技术原理进行深入的阐述，以及我们所采用的测试方法。文章最后会总结PyTorch的优点以及不足，并给出一些相应的改进建议。
2.基本概念术语说明
2.1 深度学习模型
深度学习模型是指由多层感知器（或称为神经元）组成的具有复杂结构的机器学习模型，它可以自动从数据中提取特征并且进行学习。
2.2 PyTorch
PyTorch是一个开源的基于Python的科学计算包，主要用于构建和训练神经网络。它的独特之处在于其动态计算图的执行方式，使得它能够高效地实现机器学习模型的训练和推断过程。PyTorch提供许多用于训练、测试和部署神经网络的模块，包括用于数据处理的torchvision、用于建立动态计算图的torch.nn、用于优化参数的torch.optim等。这些模块都已经高度封装好了，用户不需要手动编写底层的代码。PyTorch最适合用来开发和测试大型、复杂、实时的深度学习模型。
2.3 数据集
用于训练、验证和测试深度学习模型的数据集分为三种类型：
- 训练集（training set）：用于训练模型的参数。
- 验证集（validation set）：用于调整模型的超参数，并确定最佳的模