PyTorch基础：深度学习入门指南

🎯 欢迎来到PyTorch学习之旅！ 本教程将带你从零掌握PyTorch的核心概念与基础用法，适合初学者快速上手深度学习。

1. 环境准备

🔧 安装PyTorch

• 使用pip安装：pip install torch
• 或通过conda安装：conda install pytorch
• 官方文档链接：PyTorch官网

2. 核心概念

🧠 PyTorch基础组件

• 张量（Tensor）：数据核心，支持GPU加速运算
  ✅ 示例代码：

  import torch  
  x = torch.tensor([1, 2, 3])  
  print(x)  
  

  
• 自动微分（Autograd）：动态计算图实现梯度计算
  ❓ 关键点：.requires_grad()标记需要梯度的张量
• 神经网络（nn.Module）：模块化构建模型

3. 学习路径

📚 建议学习顺序

1. 熟悉Python基础语法
2. 掌握PyTorch张量操作
3. 学习构建神经网络
4. 实践经典案例（如MNIST手写数字识别）
5. 深入优化与训练技巧

4. 扩展资源

🔗 进一步学习推荐

• PyTorch进阶教程
• 深度学习实战项目
• PyTorch官方教程

5. 小贴士

💡 常用工具

• 使用Jupyter Notebook实时调试
• 安装可视化工具：pip install torchviz
• 查看官方文档：PyTorch Docs

📌 **注意**：所有示例代码均基于Python 3.8+环境，建议搭配Colab或本地IDE实践。