本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。 在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。 本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学习结构。
通过本教程，希望能够给大家带来一个清晰的模型训练结构。 当模型训练遇到问题时，需要通过可视化工具对数据、模型、损失等内容进行观察，分析并定位问题出在数据部分？模型部分？还是优化器？只有这样不断的通过可视化诊断你的模型，不断的对症下药，才能训练出一个较满意的模型。
本教程内容及结构：
本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个）进行了详细介绍。
本教程分为四章，结构与机器学习三大部分一致：
- 第一章，介绍数据的划分，预处理，数据增强；
- 第二章，介绍模型的定义，权值初始化，模型 Finetune；
- 第三章，介绍各种损失函数及优化器；
- 第四章，介绍可视化工具，用于监控数据、模型权及损失函数的变化。
本教程适用读者：
想熟悉 PyTorch 使用的朋友；
想采用 PyTorch 进行模型训练的朋友；
正采用 PyTorch，但无有效机制去诊断模型的朋友；
