本教程专为初学者设计，涵盖PyTorch核心概念与实践项目，助你快速入门深度学习

📚 目录

  1. 入门指南
  2. 张量操作
  3. 神经网络构建
  4. 模型训练与优化
  5. 实战项目：图像分类
  6. 扩展阅读

🧠 为什么选择PyTorch？

PyTorch是深度学习领域的主流框架之一，以其动态计算图和简洁的API著称。

PyTorch_logo

📌 核心优势

  • 动态神经网络：实时调整模型结构，适合研究场景
  • 丰富的库支持：包含TensorBoard、Optim、nn模块等
  • 社区资源：官方文档 | 教程仓库

🛠 实践工具链

  1. 安装PyTorch：pip install torch
  2. 开发环境推荐：Jupyter Notebook / VSCode
  3. 数据集来源：MNIST | CIFAR-10

📈 典型训练流程

  1. 加载数据 → 2. 构建模型 → 3. 定义损失函数 → 4. 优化器选择 → 5. 训练循环
Training_Cycle_Overview

🧪 实战项目示例

通过手写数字识别项目掌握基础操作

  1. 使用torchvision加载MNIST数据集
  2. 定义CNN网络： 
    import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
    def forward(self, x):
        return x
  3. 训练模型并保存检查点

📚 扩展阅读

Welcome_to_PyTorch