一般pytorch需要用户自定义训练循环，可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。从实用角度讲，一个优秀的训练循环应当具备以下特点。代码简洁易懂 【模块化、易修改、short-enough】支持常用功能 【进度条、评估指标、early-stopping】经过反复斟酌测试，我精心设计了仿照keras风格的pytorch训练循环，完全满足以上条件。该方案在知乎受到许多读者喜爱，

2，为了减少总的权重参数规模，这些小模型有相当多的权重参数是共享的，因此Tabm的实际权重大小是显著小于许多个完全独立的小模型的，这种权重共享的设计实际上也起到了一定的正则化的作用，可以提升模型的效果。1，Tabm由许多MLP小模型(例如k=32个)组成的，每个小模型都可以输出独立的预测，每个小模型的loss也是独立计算的。最终的预测是它们的预测结果的平均。3，Tabm还引入了精心设计的对数值特征

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