在PyTorch中進行模型訓練和評估通常會涉及以下步驟：
定義模型：首先需要定義一個神經網絡模型，可以使用PyTorch中提供的現成模型，也可以自定義模型結構。
定義損失函數：選擇適合任務的損失函數，如交叉熵損失函數用于分類任務。
定義優化器：選擇優化算法，如隨機梯度下降（SGD）或Adam優化器。
訓練模型：在訓練集上迭代訓練模型，計算損失并進行反向傳播更新模型參數。
for epoch in range(num_epochs):
for data in train_loader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * accuracy))
通過以上步驟，可以完成模型的訓練和評估過程。同時，可以根據具體任務的需要對模型進行調優和改進。
