欢迎进入 PyTorch 高级教程！本教程将深入解析框架的核心功能与进阶技巧，帮助你掌握深度学习实战技能。以下是主要内容模块：

🔍 核心概念

  • 动态计算图：PyTorch 的 torch.autograd 系统支持灵活的梯度计算
  • 张量操作：高效处理多维数据，使用 torch.tensor 创建并操作张量
  • 模型构建：通过继承 torch.nn.Module 自定义神经网络层
  • 优化算法：实现 torch.optim 中的 SGD、Adam 等优化器

🧠 实战案例

  1. 图像分类任务中的迁移学习
  2. NLP 领域的序列模型优化
  3. 多 GPU 训练与分布式计算
  4. 自定义数据加载器（Dataset & Dataloader）

🌐 资源推荐

PyTorch_深度学习_架构

📌 学习路线图

阶段 内容 推荐实践
基础 张量操作、自动微分 实现线性回归模型
进阶 模型优化、数据增强 训练 CNN 图像分类器
专家 分布式训练、自定义模块 构建多任务学习框架
PyTorch_模型训练_流程

📚 扩展阅读

请根据自身需求选择学习模块，祝你学习顺利！🧠💡