在牢固掌握 PyTorch 基本知识以及它们与您的 TensorFlow 经验的关系后，您现在可以查看 PyTorch 的一些更高级的特性了。本章侧重于可让您更精细地控制模型、提升训练性能并协助解决问题的功能。

您将学习以下内容：

• PyTorch 钩子： 如何使用它们在前向和反向传播 (backpropagation)过程中检查或修改梯度和激活。
• 分布式训练： 概述如何将训练扩展到多个 GPU 或机器上，并与 tf.distribute.Strategy 进行比较。
• 混合精度训练 (AMP)： 使用 PyTorch 的自动混合精度以加速训练并减少内存占用。
• 性能分析： 使用 PyTorch 内置的性能分析器来发现模型和数据管道中的性能瓶颈。
• PyTorch 生态系统： 对 torchvision、torchaudio 和 torchtext 等领域专用库的简要介绍。
• 调试技巧： 针对在使用 PyTorch 模型时遇到的常见问题，发现和解决的实用策略。

这些工具和技巧将帮助您在 PyTorch 中构建更精巧和高效的机器学习 (machine learning)解决方案，提高您转换复杂工作流的能力。