十六、PyTorch：从手算梯度到模型训练 （一）从阅读数据进入模型实验阅读 →（二）Tensor 的数据、形状与类型阅读 →（三）NumPy 共享、切片与独立副本阅读 →（四）广播、矩阵乘法与形状调整阅读 →（五）向量、矩阵与带参数的计算式阅读 →（六）导数、偏导与参数变化方向阅读 →（七）链式法则与一次反向传播阅读 →（八）自动微分复现手算阅读 →（九）计算图、clone 与 detach阅读 →（十）梯度累积与每轮清理阅读 →（十一）批量均方误差与形状核对阅读 →（十二）nn.Module 与参数登记阅读 →（十三）优化器与每批一次更新阅读 →（十四）Dataset 与 DataLoader阅读 →（十五）训练集、验证集与测试集阅读 →（十六）只从训练集计算预处理参数阅读 →（十七）从划分编号取得实际批次阅读 →（十八）logits、softmax 与交叉熵阅读 →（十九）多层网络与非线性阅读 →（二十）图像窗口与卷积计算阅读 →（二十一）池化、通道与图形分类网络阅读 →（二十二）训练模式、评估模式与梯度开关阅读 →（二十三）过拟合与验证集选择阅读 →（二十四）训练与验证共用一轮读取流程阅读 →（二十五）权重快照与检查点文件阅读 →（二十六）准备一次训练的状态阅读 →（二十七）恢复模型、优化器与随机状态阅读 →（二十八）逐轮训练、选择与保存阅读 →（二十九）选定模型后单独评估测试集阅读 →（三十）回归推理与输入尺度还原阅读 →（三十一）图形推理与类别名称阅读 →（三十二）命令行与包入口阅读 →（三十三）运行回归与图形分类阅读 →（三十四）用测试检查计算与训练状态阅读 →（三十五）训练曲线、预测散点与混淆矩阵阅读 →（三十六）CPU、GPU 与数据移动阅读 →（三十七）复现实验与独立恢复阅读 →（三十八）把保存模型接回 FastAPI阅读 →（三十九）从训练异常追踪数据与状态阅读 →（四十）独立练习与综合项目衔接阅读 →