由浅入深地全面介绍Pytorch模型的必要内容。
《(一)数据读取》中介绍了classdataset的几个要点，由哪些部分组成，每个部分需要完成哪些事情，如何进行数据增强，如何实现自己设计的数据增强。然后，介绍了分布式训练的数据加载方式，数据读取的整个流程，当面对超大数据集时，内存不足的改进思路。
《(二)搭建网络》介绍了如何搭建神经网络，构建网络的几种方式，前向传播的过程，几种初始化方式，如何加载预训练模型的指定层等内容。
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