PyTorch教程：入门与实践 🚀

欢迎来到PyTorch教程页面！以下是为您整理的核心内容，帮助您快速掌握深度学习框架的使用技巧。📚

简介 📌

PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，因其灵活性和强大的计算能力被广泛应用于科研与工业场景。🎯

快速入门 🔧

1. 安装环境：使用pip install torch即可快速安装PyTorch。
2. 基础语法：
   • 张量操作：import torch; x = torch.tensor([1,2,3])
   • 自动求梯度：x.requires_grad_(True)
3. 示例代码：

   import torch
   from torch import nn, optim
   
   model = nn.Linear(1, 1)
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   

高级主题 🧠

• 动态计算图：PyTorch的动态特性支持灵活的模型设计，适合研究场景。
• 分布式训练：使用torch.distributed模块实现多GPU或多节点训练。
• 模型优化：结合torch.optim和torch.nn进行高效参数更新。

扩展阅读 📚

如需深入了解PyTorch的高级功能，可参考以下内容：

• PyTorch官方文档
• 深度学习实战指南

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