PyTorch 官方文档：深度学习入门指南 🚀

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，因其灵活性和强大的科研支持而广受欢迎。以下是关于 PyTorch 官方文档的核心内容速览：

📚 核心功能概览

• 动态计算图：支持实时构建和修改计算流程，适合研究场景
  ✅ 示例：torch.tensor([1,2,3]) 创建张量
• 丰富库资源：包含 torchvision（图像处理）、torchaudio（音频处理）等模块
  ✅ 示例：torch.nn 提供神经网络层定义
• 分布式训练：通过 torch.distributed 实现多GPU/多节点训练
  ✅ 示例：torch.utils.data.DistributedSampler
• 可视化工具：集成 TensorBoard 进行模型训练监控 📊
  ✅ 示例：torch.utils.tensorboard.SummaryWriter

🌐 扩展学习路径

如需深入探索 PyTorch 的应用场景，可参考以下资源：

1. PyTorch 官方入门教程（推荐从基础语法开始）
2. 高级模型训练指南（包含分布式与优化技巧）
3. 模型压缩与加速文档（适合生产环境部署）

📷 图片展示

建议结合PyTorch 官方文档实践代码示例，快速掌握深度学习开发流程。