PyTorch 基础教程：入门指南 🚀

什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个灵活的深度学习框架，广泛用于科研和工业场景。其核心特性包括：

• 动态计算图：支持实时构建和修改网络结构 🧠
• 张量计算：提供高效的多维数组操作 🔢
• 丰富的库支持：包含 torchvision、torchaudio 等模块 📦

快速入门步骤

1. 安装 PyTorch

   pip install torch
   

   📌 点击查看官方安装指南

2. 创建第一个张量

   import torch
   x = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一维张量
   y = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]])  # 二维张量
   

3. 自动求导机制
   ⚙️ 使用 torch.autograd 实现梯度计算
   ✅ 示例：

   z = x * y  # 自动记录计算过程
   loss = z.sum()  # 计算损失
   loss.backward()  # 反向传播
   

核心概念图解

实战项目推荐

• 图像分类：使用 torchvision 数据集训练 MNIST 模型 🖼️
• 自然语言处理：基于 torchtext 构建简单的情感分析器 💬
• 强化学习：尝试 DQN 算法实现简单游戏控制 🎮

学习资源

📖 PyTorch 官方文档
📺 PyTorch 基础视频教程
🛠️ PyTorch 实战代码仓库

常见问题

❓ 如何切换 GPU 模式？

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

❓ 如何保存模型？

torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

扩展阅读

📚 PyTorch 高级技巧：优化与加速
🧠 深度学习基础：神经网络原理