2025/6/29大约 1 分钟约 340 字
4.TinyPytorch 第四阶段: 通用网络层封装与模型训练流程构建
仓库链接: https://github.com/BinaryOracle/TinyPytorch
本节代码:
引言：从自动微分迈向可训练的神经网络模型
前三阶段的 TinyPytorch，已实现自动微分系统与基础函数操作。在第四阶段，我们将真正迈入“深度学习框架”的核心部分——从简单函数组合进化到模块化神经网络，实现可复用的层（Layer）、模型（Model）、优化器（Optimizer）等，最终完成一个能训练分类任务的通用框架。
本阶段的目标是打造一个“小而全”的深度学习训练系统。我们将实现：
网络层封装（如 Linear、ReLU 等）
模型类 Model 与训练流程规范
参数管理与清理机制
SGD 优化器与 momentum 拓展
批处理、数据加载器与数据集支持
实际任务训练（分类任务 + MNIST 手写数字）
第四阶段共 14 个步骤，从第44步到第57步，形成了一个具备如下特征的微型深度学习框架：