🚀 PyTorch 深度学习框架实践指南

PyTorch 是当前最流行的深度学习框架之一，以其动态计算图和易用性著称。以下是其核心优势与学习路径：

💡 为什么选择 PyTorch？

• 动态计算图：支持灵活的模型调试与迭代（如 torch.autograd）
• 丰富的生态系统：包含 TorchVision、TorchText 等工具包
• 社区支持：点击了解 PyTorch 社区资源
• 生产级部署：通过 TorchScript 实现模型导出与优化

📚 学习路径推荐

1. 入门教程
   • PyTorch 基础语法实践
   • 📖 官方文档：pytorch.org
2. 进阶内容
   • 🧠 自定义神经网络设计
   • 📈 模型训练与调参技巧
   • 🔄 多种模型部署方案（移动端/服务器端）
3. 实战项目
   • 📸 图像分类（使用 torchvision）
   • 🗣️ NLP 任务（如文本生成）
   • 📊 数据可视化（配合 Matplotlib）

📸 相关图片

📌 提示：可结合 PyTorch 官方示例 深入实践，或尝试 框架对比实验 了解差异。