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方法引用是Lambda表达式的一种特殊形式，当Lambda体只是调用一个已有方法时，可以使用更简洁的方法引用语法。Java提供了四种方法引用类型：引用静态方法（ClassName::staticMethod）、引用特定对象的实例方法（instance::method）、引用特定类型的任意对象的实例方法（ClassName::method）以及引用构造方法（ClassName::new）。虽然并行流
数据应被封装在`torch.utils.data.Dataset`子类中，并最终通过`DataLoader`进行批量加载，设置合适的`batch_size`、`shuffle`参数，并考虑使用`num_workers`来加速数据加载过程。对于回归任务，则常用均方误差损失（`nn.MSELoss`）。至关重要的是，必须定期在单独的验证集上评估模型性能，并将模型设置为评估模式（`model.eval(
PyTorch的自动混合精度训练是一种强大且易于使用的工具，它能显著提升深度学习模型的训练效率，降低硬件门槛。通过合理应用`autocast`和`GradScaler》，开发者可以在几乎不牺牲模型精度的情况下，获得更快的训练速度和更大的批次处理能力。随着硬件对低精度计算支持的不断改进，AMP将成为深度学习实践中不可或缺的一环。
