典型深度学习训练流程

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用最通俗的“做菜”比喻来讲讲一个典型的深度学习训练流程：

1. 准备食材（数据准备）

• 食材：时尚服饰图片 + 标签（比如“鞋子”“衬衫”）
  
• 切菜：把图片分成「训练集」和「测试集」，一次处理一小盘（batch），这样不会下锅（显存）爆炸。
  

2. 准备厨具（模型搭建）

• 平底锅（Flatten 层）：把 28×28 的图片“摊平”，变成一长条面团（向量）。
  
• 锅铲（Linear 层）：把这条面团分成 10 份（对应 10 种服饰），然后尝出“味道”好坏（logits）。
  

3. 调味料（损失函数）

• 味道评分（CrossEntropyLoss）：把锅铲出来的 10 份“口味”跟真实标签做对比，打分（损失值）。
  
• 分数越低越好：代表锅铲做得越对味。
  

4. 火候控制（优化器）

• 火力大小（学习率 lr=0.1）：火太大易糊，太小不熟，用 SGD 小步烹饪。
  
• 翻炒（反向传播 + 参数更新）：不断根据味道评分微调锅铲角度（网络权重），让菜越炒越香。
  

5. 厨艺验收（度量函数）

• 训练时当场尝一口（计算训练集准确率 & 损失）
  
• 出锅后请客再尝（用测试集评估准确率，保证不过拟合，也能做给新客人吃）
  

6. 厨房监控（可视化）

• 打分板（Accumulator）：记录每盘尝到的口味分数与正确率
  
• 实时大屏（Animator）：把每一轮炒菜后的分数/准确率用折线图画出来——
  
• 蓝线：味道评分（损失）要一路下降
  
• 紫线：训练客人给的分（训练准确率）要一路上升
  
• 绿线：测试客人给的分（测试准确率）也要上升并稳定
  

7. 循环烹饪（训练轮数）

• 第 1 轮：先培训小助手（train_epoch_ch3）做第一遍炒菜 → 当场尝一口 → 记录分数
  
• 第 2 轮：再培训一遍 → 再尝 → …
  
• 重复 N 轮，直到菜品（模型）足够香。
  

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