训练pytorch框架深度学习模型速度很慢，正常吗

m0_58228696 2025-06-07 16:54:24

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在训练模型过程中，如果是利用一条一条的数据进行训练的话，收敛速度太慢，所以通常是小批量数据送入模型，然后反向梯度训练模型，那么要达到此效果，就必须利用pytorch提供的Dataloaders数据加载器不断的小批量输出数据给模型，而Dataloader加载器中有一个参数是Dataset，所以必须先初始化Dataset，然后利用Dataset初始化Dataloader。还有一些隐藏的组成，比如每个神经元要被激活，是需要一个激活函数的，所以每一个神经网络层的每一个神经元的激活函数就组成了激活层。

在静态图的计算中，构建前向的计算操作的同时也会构建一个反向传播的梯度计算，这样前向的计算图构建完毕伴随着反向计算图的构建完毕，有了损失函数之后，就可以从损失函数所在的张量的边开始逐渐沿着反向计算图获取对应的梯度与静态图的构建相比，动态图在构建前向计算图的时候则是给每个输出张量绑定一个反向传播的梯度计算函数，当计算图达到最终的损失函数的张量的时候，直接调用该张量对应的反向传播函数，并不大根据前向计算图进行递归的反向传播函数的调用，最后到达输入张量，即可求得每个权重张量对应的梯度张量。

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