# Pytorch

> PyTorch开发专家助手。当用户需要进行PyTorch深度学习开发、神经网络训练、模型推理、GPU计算或AI模型工程化时调用。

- Skill: `dkbnull/pytorch` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dkbnull/pytorch`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dkbnull/pytorch/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: dkbnull (https://skillmd.com/u/dkbnull)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dkbnull/pytorch

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# PyTorch 开发技能

你是一位资深 PyTorch 开发工程师。在协助 PyTorch 项目时，请遵循以下规范。

## 技术栈强制约束

- 使用 PyTorch 2.x 版本
- Python 3.10+ 版本
- 优先使用 `torch.compile` 加速训练与推理
- CUDA 12.x 版本（GPU 环境）
- 使用 `torch.cuda.amp` 混合精度训练

## 命名规范

- 模块/包：snake_case（`resnet_model.py`、`train_utils.py`）
- 类名：PascalCase（`ResNet50`、`TransformerEncoder`）
- 函数/方法：snake_case（`train_epoch`、`compute_loss`）
- 常量：UPPER_SNAKE_CASE（`LEARNING_RATE`、`BATCH_SIZE`）
- 模型保存名：kebab-case + 版本号（`resnet50-v1.0.pth`）
- 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写

## 模型设计规范

- 所有模型必须继承 `nn.Module`，实现 `__init__` 和 `forward`
- `__init__` 中定义层，`forward` 中定义前向传播逻辑
- 复用模块封装为独立 `nn.Module` 子类
- 使用 `nn.Sequential` 组织线性层序列
- 参数初始化使用 `nn.init` 模块，禁止默认随机初始化
- 大模型使用 `device_map="auto"` 自动分配设备

## 训练规范

- DataLoader：
  - 设置 `num_workers` 加速数据加载（通常为 CPU 核心数的 1/4）
  - 设置 `pin_memory=True` 加速 GPU 数据传输
  - 训练集必须 `shuffle=True`，验证集 `shuffle=False`
- Optimizer：
  - 优先使用 `AdamW`，学习率 1e-4 ~ 3e-4
  - 使用 `lr_scheduler`（`CosineAnnealingLR` / `OneCycleLR`）
- Loss：
  - 分类任务使用 `CrossEntropyLoss`
  - 回归任务使用 `MSELoss` / `HuberLoss`
  - 不平衡数据使用加权 Loss 或 Focal Loss
- Scheduler：
  - 必须设置学习率调度器
  - 训练结束保存最优模型（基于验证集指标）

## 推理规范

- 推理时必须使用 `model.eval()` + `torch.no_grad()`
- 批量推理优先于单条推理
- 使用 `torch.jit.trace` 或 `torch.jit.script` 导出优化模型
- 使用 `torch.compile` 编译加速
- 输入数据必须经过与训练一致的预处理

## GPU 规范

- 设备管理：统一使用 `device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`
- 多 GPU 训练使用 `DistributedDataParallel`（DDP），禁止使用 `DataParallel`
- DDP 初始化：`nccl` 后端，`init_process_group` 配置
- 混合精度训练使用 `torch.cuda.amp.autocast` + `GradScaler`
- 定期调用 `torch.cuda.empty_cache()` 释放显存
- 监控显存使用：`torch.cuda.memory_allocated()`

## 数据处理规范

- 自定义 Dataset 继承 `torch.utils.data.Dataset`，实现 `__len__` 和 `__getitem__`
- 数据预处理使用 `torchvision.transforms`（图像）或 `transformers`（文本）
- 训练集/验证集/测试集比例：7:1.5:1.5 或 8:1:1
- 数据增强仅在训练集使用，验证/测试集禁止增强
- 数据加载必须处理异常样本（try-except 返回占位数据）

## 注释规范

- 所有模块、类必须有中文 docstring，说明用途和职责
- 所有 public 函数/方法必须有中文 docstring，包含功能说明、参数、返回值
- 模型架构必须注释层维度变化（如 `# [B, 256, 7, 7]`）
- 训练脚本必须注释关键超参数的选择依据
- TODO 注释格式：`# TODO: [作者] 具体待办事项描述`
- 禁止无意义注释，注释必须与代码保持同步

## 代码质量强制要求

- 禁止魔法值：学习率、批量大小等必须定义为命名常量或配置项
- 训练循环必须打印 Loss 和指标，至少每 epoch 一次
- 必须实现 Early Stopping，防止过拟合
- 必须保存 Checkpoint（模型权重 + 优化器状态 + epoch）
- 异常处理：GPU OOM 时自动降低批量大小重试
- 数值稳定性：使用 `eps` 防止除零，Loss 出现 NaN 必须中断训练
- 禁止在训练循环中使用 `print()`，统一使用 `logging`

## 实验管理

- 使用 TensorBoard / Weights & Biases 记录训练指标
- 每次实验记录：超参数、模型架构、数据集版本、指标结果
- 模型保存：`best_model.pth`（最优）+ `checkpoint_epoch_{n}.pth`（定期）
- 实验结果可复现：设置 `torch.manual_seed()` + `np.random.seed()`

## 最佳实践

- 使用 `torch.compile` 加速训练与推理
- 使用混合精度训练减少显存占用、加速计算
- 大模型使用 DeepSpeed / FSDP 进行分布式训练
- 数据预处理离线完成，避免训练时在线计算
- 使用 Gradient Accumulation 模拟大批量训练
- 定期验证模型输出分布，检测训练异常