本文介绍了AlexNet模型的训练配置与实现细节。主要内容包括：1) 初始化配置支持GPU优先的设备选择策略；2) 训练设置采用SGD优化器，学习率0.001，配合多阶段学习率调度；3) 训练流程包含梯度裁剪和早停机制；4) 评估功能计算总体及类别准确率；5) 提供训练曲线可视化功能。实验部分展示了在CIFAR-10数据集上的训练示例，简化版AlexNet可获得约80-83%的测试准确率。最后给出