🎉 PyTorch 入门教程 📚

欢迎来到 PyTorch 入门指南！本教程将带你从零开始了解 PyTorch 的基本概念和使用方法。如果你是深度学习或机器学习的新手，这里是你的起点！🚀

📚 1. 安装指南

• Python 环境：确保已安装 Python 3.6+，推荐使用 Anaconda
• 安装命令：

  pip install torch
  

  📌 安装后可通过 import torch 验证是否成功

🧠 2. 快速入门

📌 核心概念

• 张量（Tensor）：PyTorch 的核心数据结构，类似 NumPy 的数组但支持 GPU 加速
• 自动求导（Autograd）：动态计算图实现，支持灵活的梯度计算
• 神经网络模块（nn.Module）：构建模型的类结构，简化代码编写

📌 示例代码

import torch
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = x**2
y.backward()
print(x.grad)  # 输出：4.0

🤖 3. 张量操作基础

• 创建张量：

  torch.empty(2, 3)       # 空张量
  torch.rand(2, 3)        # 随机值张量
  torch.zeros(2, 3)       # 全0张量
  

• 张量运算：

  • 算术运算：+, -, *, /
  • 聚合运算：torch.sum(), torch.mean()
  • 广播机制：支持不同形状张量的运算
  

🛠 4. 神经网络构建

• 使用 torch.nn.Module 定义模型：

  class MyModel(torch.nn.Module):
      def __init__(self):
          super().__init__()
          self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
      
      def forward(self, x):
          return self.linear(x)
  

• 模型训练流程：
  1. 定义损失函数（如 MSELoss）
  2. 选择优化器（如 SGD 或 Adam）
  3. 循环训练数据，调用 .backward() 和 .step()

📚 扩展阅读

• 张量操作基础：深入理解张量的高级操作
• PyTorch 官方文档：获取最新 API 信息

📌 如果你有任何问题，欢迎在评论区留言！我们一起学习，共同进步！💬✨