PyTorch深度学习教程 🚀

欢迎来到PyTorch深度学习教程！本教程将带你从零开始掌握深度学习的核心概念与实践技巧，适合初学者和进阶开发者。🌟

简介 📚

PyTorch 是一种广泛使用的开源机器学习框架，以其动态计算图和易用性著称。无论是研究还是生产环境，PyTorch 都能提供灵活的解决方案。

核心概念 🔍

• 张量（Tensor）：深度学习的基础数据结构，支持多维数组运算。
• 自动求导（Autograd）：动态追踪运算并自动计算梯度，简化模型训练。
• 模型构建：通过 nn.Module 定义网络层，使用 nn.Linear、nn.ReLU 等模块。
• 优化器（Optimizer）：如 torch.optim.SGD 或 torch.optim.Adam，用于更新模型参数。

实战案例 🧪

1. 图像分类：使用 torchvision 加载数据集，训练CNN模型
2. 自然语言处理（NLP）：基于 nn.Embedding 实现文本分类或语言模型
3. 生成对抗网络（GAN）：创建生成器与判别器的对抗训练流程

扩展阅读 📚

• PyTorch入门教程：适合零基础学习PyTorch基础语法
• 深度学习实战项目：探索更复杂的模型与应用

小贴士 💡

• 使用 torch.nn.functional 可避免创建额外的层对象
• 调试模型时，torchsummary 是查看网络结构的神器
• 硬件加速：通过 torch.device("cuda") 利用GPU提升训练效率