欢迎来到 PyTorch 实践教程！本指南将带你从零开始掌握深度学习框架的核心操作，适合希望动手实现模型的开发者。💡

📦 安装与环境配置

  1. 安装 PyTorch
    通过 pip 安装最新版： 

    pip install torch torchvision torchaudio

    ⚠️ 若需特定版本，可参考 PyTorch 官方安装文档

  2. 验证安装
    在终端运行以下代码： 

    import torch
print(torch.__version__)

    ✅ 成功输出版本号表示环境配置完成

PyTorch_安装界面

🧱 PyTorch 核心概念

  • 张量（Tensor）：数据的核心表示形式，支持 GPU 加速运算
  • 自动求导（Autograd）：动态计算图实现梯度自动计算
  • 神经网络（nn.Module）：模块化构建模型结构
  • 优化器（Optimizer）：控制模型参数更新策略

🔗 想深入了解张量操作？可前往 PyTorch 张量教程

神经网络结构

🧪 实战示例：构建简单分类模型

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer = nn.Linear(10, 2)  # 输入维度10，输出维度2

    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

# 训练循环
model = SimpleModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 模拟训练
for epoch in range(100):
    inputs = torch.randn(5, 10)  # 5个样本，10个特征
    targets = torch.randint(0, 2, (5,))  # 二分类标签
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

🎯 代码运行后可输出模型参数，建议尝试修改网络结构观察效果

PyTorch_代码示例

🌍 应用场景与扩展阅读

  • 计算机视觉：图像分类、目标检测（参考 CV 教程）
  • 自然语言处理：文本生成、情感分析
  • 强化学习：策略优化与环境交互

📌 建议结合 PyTorch 官方教程 深入学习进阶内容

深度学习应用