PyTorch 教程 - 人工智能工具包入门 🎉

PyTorch 是当前最流行的人工智能框架之一，广泛应用于深度学习研究与生产环境。以下是快速上手的指南，帮助你了解其核心功能与使用场景：

📚 基础知识

1. 张量操作
   PyTorch 的核心数据结构是 Tensor，支持 GPU 加速计算。

   示例：`torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])` 创建二维张量。

2. 自动求导
   使用 autograd 实现动态计算图，方便调试与模型优化。

   关键代码：`torch.autograd.backward(tensor, grad_output=grad)`。

3. 神经网络构建
   通过 torch.nn 模块定义模型，如 Linear 层与 ReLU 激活函数。

   示例：`model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 50), nn.ReLU())`。

🛠 实践建议

• 安装指南：推荐使用 pip install torch 安装最新版本，或访问 PyTorch 官网 获取详细安装步骤。
• 学习资源：
  • PyTorch 教程页面 提供完整代码示例（含中文注释）
  • 官方文档 Torchvision 包含图像处理工具包说明

🌐 扩展阅读

如需探索更多 AI 工具，可访问 AI工具包首页 查看其他框架（如 TensorFlow、Keras）的教程。

提示：PyTorch 的动态计算图特性使其在研究场景中更具灵活性，适合需要频繁调整模型结构的开发者！ 💡