从零理解训练框架

项目介绍#

一次训练不仅包含模型前向，还要构建计算图、计算损失、传播梯度并更新参数。把这些步骤拆开，才能理解训练框架如何组织计算和状态。

mytorch 计划以小型训练框架为载体，围绕张量、自动求导、优化器和训练循环组织内容。先把单设备训练的基本过程讲清楚，再评估训练系统扩展的学习路径。

以下展示计划讲解的组件关系。项目仍在筹备，这些内容不代表已经实现、发布或可交付的功能。

项目亮点#

以下为课程与实现的设计目标。

规划技术栈#

学完能够收获什么#

围绕以下学习目标筹备内容，实际覆盖以发布文档为准。

• 理解张量、算子和计算图的关系，解释一次前向计算如何被记录。
• 掌握链式法则在计算图中的应用，理解梯度传播与累积。
• 区分模型参数、梯度和优化器状态，解释一次参数更新的完整过程。
• 通过小规模验证定位实现问题，为后续训练系统学习建立基础。

如何学习#

1. 先补齐基础

   筹备期间可以复习张量运算、链式法则与 PyTorch 的基本训练写法。

2. 从小例子验证

   后续计划从少量张量和简单函数开始，对照手算梯度检查自动求导行为。

3. 组成训练循环

   后续计划将算子、损失和优化器接起来，记录每一步的数值与状态变化。