🧠 PyTorch深度学习入门课程

欢迎来到PyTorch深度学习专题！以下内容将帮助您快速上手这一强大的深度学习框架：

📚 课程简介

PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，以其动态计算图和易用性著称。它广泛应用于研究和生产环境，尤其适合需要灵活模型设计的场景。

PyTorch logo

🧰 开发环境搭建

1. 安装PyTorch
   使用pip install torch或访问PyTorch官网获取最新版本
2. 配套工具
   • Jupyter Notebook（课程示例）
   • CUDA加速（GPU配置指南）

🧠 核心概念

• 张量（Tensor）：数据的基本载体，支持GPU加速计算
• 自动微分（Autograd）：动态构建计算图，实时追踪梯度
• 模型训练流程

  # 示例代码
  import torch
  model = torch.nn.Linear(1, 1)
  loss_fn = torch.nn.MSELoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
  

Neural Network Structure

🚀 实战项目

1. 线性回归模型
2. 图像分类（MNIST教程）
3. 自然语言处理（Transformer实现）

📚 扩展阅读

• PyTorch官方文档
• 深度学习基础理论
• TensorFlow对比课程

如需更多实践案例，可访问PyTorch官方教程获取完整资源！