🧠 PyTorch 操作示意图指南

PyTorch 是深度学习领域广泛使用的框架，其核心在于灵活的张量操作和动态计算图。以下是 PyTorch 的基础操作流程示意图：

1. 张量创建 📦

   • 使用 torch.tensor() 或 torch.rand() 初始化张量
   • 示例：x = torch.tensor([1, 2, 3])
   • 📌 点击查看张量操作详解

2. 基本操作 🔄

   • 算术运算：加减乘除、矩阵乘法 (x @ y)
   • 聚合函数：求和 (x.sum())、均值 (x.mean())
   • 数据类型转换：.float()、.int() 等

3. 自动求导 🔍

   • 通过 requires_grad=True 启用梯度追踪
   • 使用 .backward() 计算梯度
   • 示例：

     y = x**2  
     y.backward()  
     print(x.grad)  
     

4. 模型构建 🏗️

   • 使用 torch.nn.Module 定义网络结构
   • 常见层：Linear()、Conv2d()、ReLU()
   • 损失函数：MSELoss()、CrossEntropyLoss()

如需进一步了解 PyTorch 的可视化工具或更复杂的操作示例，可访问 PyTorch 官方教程。欢迎提出其他问题！ 😊