PyTorch 教程：入门与实战 🧠

🚀 什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，基于 Python 开发，广泛用于深度学习研究和生产环境。它以动态计算图（Dynamic Computation Graph）为核心，支持灵活的模型设计与调试。

📚 学习路径推荐

1. 基础语法：从张量操作开始，掌握 torch.tensor() 和 autograd 自动微分机制
2. 模型构建：学习使用 torch.nn.Module 定义神经网络
3. 训练流程：了解数据加载（DataLoader）、损失函数（Loss）和优化器（Optimizer）
4. 实战项目：尝试图像分类（如 MNIST）、自然语言处理（NLP）等经典案例

🔗 需要更详细的入门指南？可访问 /AI_Tutorials/Beginner/PyTorch_Beginner 获取中文版教程

🧩 核心概念图解

• 张量（Tensor）
• 自动微分（Autograd）
• 神经网络模块（nn.Module）

📚 扩展阅读

• PyTorch 官方文档（英文）
• /AI_Tutorials/Advanced/PyTorch_Advanced（高级技巧）
• PyTorch 与 TensorFlow 对比（概念对比图）

📌 小贴士

• 使用 torch.cuda.is_available() 检查 GPU 支持
• 通过 torch.utils.data.Dataset 自定义数据集
• 推荐搭配 Jupyter Notebook 进行交互式实验

🌐 想了解 PyTorch 在国际社区的使用？可访问 /en/PyTorch/Introduction 查看英文版内容