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模型训练Pipeline参数管理与实验复现

共计 30 章节
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01
训练Pipeline概述
Pipeline的定义 · 典型结构 · 参数配置的重要性
Pipeline训练
02
配置文件的作用与常见格式
YAML · JSON · TOML
配置文件的作用常见格式
03
数据加载参数配置（一）
batch_size · num_workers · shuffle
数据加载参数配置batch
04
数据加载参数配置（二）
collate_fn · sampler · worker_init_fn
数据加载参数配置collate
05
数据预处理与增强参数
transform 序列 · random crop · flip
数据预处理增强参数
06
数据集划分参数
train_ratio · val_ratio · test_ratio
数据集划分参数train
07
模型定义参数
model_name · pretrained · num_classes
模型定义参数model
08
损失函数参数
loss_type（CE · MSE · Focal
损失函数参数loss
09
优化器参数
optimizer 选择（SGD · Adam · AdamW）
优化器参数optimizer
10
学习率调度参数
scheduler 类型（Step · Cosine · Poly
学习率调度参数scheduler
11
训练轮数参数
总训练轮数 epochs · 最大迭代数 max_iter · 何时停止训练
训练轮数参数epochs
12
混合精度训练参数
fp16/bf16 启用 · opt_level · grad_scaler 配置
混合精度训练参数fp16/bf16
13
分布式训练参数
world_size · rank · gpu_ids
分布式训练参数world
14
梯度累积参数
gradient_accumulat… · 即时更新与延迟更新策略
梯度累积参数gradient
15
梯度裁剪参数
grad_clip_value · grad_clip_norm · clip_by_global_nor…
梯度裁剪参数grad
16
验证与测试参数
eval_interval · val_metrics（acc · f1
验证测试参数
17
早停参数
early_stop_patienc… · min_delta · restore_best_weigh…
早停参数early
18
模型保存参数
save_interval · save_best_only · checkpoint_dir
模型保存参数save
19
模型恢复与加载参数
resume_from · strict_load · load_weights_only
模型恢复加载参数
20
日志与监控参数
log_dir · log_interval · print_freq
日志监控参数
21
超参数搜索参数
search_method（grid · random · optuna）
超参数搜索参数search
22
随机种子固定参数
seed · deterministic · benchmark
随机种子固定参数seed
23
模型并行与数据并行参数
dp（DataParallel）与…
模型并行数据并行参数
24
自定义回调与钩子参数
callbacks 列表 · on_epoch_begin/end… · 自定义 checkpoint
自定义回调钩子参数
25
配置文件的读取与解析
config_path · merge_strategy · 环境变量覆盖
配置文件的读取config
26
参数类型校验与默认值
typing 与 pydantic… · default 值设置 · 强制类型转换
参数类型校验默认值
27
实验管理与版本控制参数
experiment_name · tags · description
实验管理版本控制参数
28
性能监控与 Profiler 参数
profiler_enabled · trace_dir · memory_profiler
Profiler性能监控
29
推理与模型导出参数
export_onnx · export_torchscript · half_precision_exp…
推理模型导出参数
30
Pipeline 配置最佳实践
常见错误 · 配置模板推荐 · 可复用性与可维护性总结
Pipeline配置最佳实践