PyTorch 基础教程 🚀

欢迎来到 PyTorch 基础知识学习页面！这里是人工智能学习者的起点，我们将从零开始带你掌握深度学习框架的核心概念。📌

1. 安装与环境配置

• 使用 pip install torch 安装最新版本 PyTorch
• 验证安装：运行 import torch; print(torch.__version__)
• 推荐搭配 Jupyter Notebook 进行交互式学习

2. 核心概念入门

• 张量（Tensor）：数据的核心表示形式
  示例：x = torch.tensor([1,2,3])
• 自动求梯度（Autograd）：动态计算图实现
  代码片段：

  x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
  y = x**2
  y.backward()
  print(x.grad)
  

• 神经网络模块（nn.Module）：构建模型的基础类
  示例：

  import torch.nn as nn
  model = nn.Linear(1, 1)
  

3. 实战演练

• 从线性回归开始：点击进入线性回归实战教程
• 图像分类入门：使用 CIFAR-10 数据集训练模型
• 文本处理基础：通过 RNN 实现简单情感分析

4. 学习资源

• 官方文档：PyTorch 官方中文文档
• 教程视频：PyTorch 入门视频课程
• 社区支持：PyTorch 论坛

5. 进阶方向

• 掌握 GPU加速 技巧：使用 .to('cuda') 进行设备迁移
• 学习 数据增强 技术：通过 torchvision 实现图像变换
• 深入 优化器选择：SGD、Adam 等算法对比与实践

需要更多示例代码或具体章节讲解？欢迎查阅 PyTorch 基础教程扩展阅读 获取更深入的内容！📚