教程

欢迎来到PyTorch-Ignite的快速入门指南，该指南涵盖了启动和运行项目的基本要素，同时介绍了Ignite的基本概念。只需几行代码，您就可以训练和验证您的模型。完整的代码可以在本指南的末尾找到。

在本教程中，我们将使用PyTorch-Ignite对Transformers库中的模型进行微调，用于文本分类。我们将遵循微调预训练模型教程来进行文本预处理，并定义模型、优化器和数据加载器。

本教程简要介绍了如何在一个或多个CPU、GPU或TPU上使用Ignite进行分布式训练。我们还将介绍几个辅助函数和Ignite概念（设置常见的训练处理程序、从检查点保存/加载等），您可以轻松地将这些内容整合到您的代码中。

本教程简要介绍了如何使用PyTorch Ignite训练机器翻译模型（或任何其他seq2seq模型）。 本笔记本使用了来自Huggingface的模型、数据集和分词器，因此它们可以轻松替换为🤗 Hub中的其他模型。

在本教程中，我们将实现一个名为 Reinforce的 基于策略梯度的算法，并使用PyTorch-Ignite来解决OpenAI的 Cartpole问题。

在本教程中，我们将了解如何使用高级分布式函数，如all_reduce()、all_gather()、broadcast()和barrier()。我们将讨论它们各自的独特用例，并以可视化的方式展示它们。