🎯 欢迎来到PyTorch学习之旅！ 本教程将带你从零开始掌握深度学习框架的基础操作，适合刚接触AI技术的开发者。

1. 安装PyTorch

📦 首先需要安装PyTorch环境。推荐使用以下命令： 

pip install torch torchvision torchaudio

💡 如果你是新手，可以参考 PyTorch官方安装指南 获取更详细的步骤。

2. 核心概念速览

🧠 PyTorch的核心组件包括：

  • Tensor：多维数组，支持GPU加速运算
  • Autograd：自动求导系统，实现梯度计算
  • nn.Module：神经网络模块，封装模型结构
  • optim：优化器，用于参数更新

🖼️ PyTorch_Logo

3. 第一个PyTorch程序

⚡ 让我们用一个简单的线性回归示例开始： 

import torch
from torch import nn, optim

# 定义模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    inputs = torch.tensor([[2.0], [3.0], [4.0]])
    targets = torch.tensor([[3.0], [4.0], [5.0]])
    
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
print("训练完成！")

📊 Neural_Network

4. 学习资源推荐

📚 进一步学习推荐：

🔧 Python_Debugging

5. 常见问题解答

❓ 遇到问题？

🚀 AI_Technology