🚀 PyTorch 基础教程：机器学习入门指南

欢迎来到 PyTorch 基础教程！本教程将带你了解深度学习框架 PyTorch 的核心概念与实践方法，适合零基础学习者或希望入门机器学习的开发者。👨‍💻

🧠 什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，由 Facebook 的 AI 实验室开发，广泛应用于研究和生产环境。它以动态计算图（Dynamic Computation Graph）著称，适合需要灵活调整模型结构的场景。

🔧 核心特性

• 张量计算：支持高效的多维数组操作（如 torch.tensor）
• 自动微分：通过 autograd 实现梯度自动计算
• 深度学习模块：内置 nn.Module 简化模型构建
• 灵活的架构：动态图支持实时调试与修改

📚 快速入门：从零开始

1. 安装 PyTorch

   pip install torch
   

2. 创建张量

   import torch
   x = torch.tensor([1, 2, 3])
   

3. 构建神经网络

   import torch.nn as nn
   model = nn.Sequential(
       nn.Linear(2, 10),
       nn.ReLU(),
       nn.Linear(10, 1)
   )
   

🌐 进一步学习

• PyTorch 高级教程：探索更复杂的模型与优化技巧
• 深度学习实践案例：通过实际项目巩固知识

📌 小贴士

• 使用 torch.utils.data.Dataset 自定义数据集
• 通过 torch.optim 选择优化器（如 SGD、Adam）
• 可参考 PyTorch 官方文档 深入学习

📌 注意：本教程内容需结合实践，建议通过 PyTorch Tutorials 进一步深化理解！