🧠 1. 为什么选择PyTorch？

PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，以其动态计算图（Dynamic Computation Graph）和易用性著称。

  • 灵活性：适合研究场景和快速原型开发
  • 社区支持：拥有活跃的开发者社区和丰富的文档
  • 集成能力：与Python生态无缝衔接，支持Jupyter Notebook实时调试

PyTorch架构图

图：PyTorch核心架构示意图

🧮 2. 快速入门指南

安装PyTorch

pip install torch

若使用GPU加速，请确保已安装CUDA驱动并运行：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

核心概念

  • 张量（Tensor）：数据的核心载体，支持GPU加速计算
    示例：x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
    张量操作
  • 自动求导（Autograd）：动态计算图实现梯度自动计算
  • 神经网络模块（nn.Module）：构建模型的标准化方式

实战案例

点击此处查看PyTorch进阶教程 学习如何用PyTorch实现MNIST手写数字识别，包含完整代码示例和可视化结果。

🤖 3. 常见问题解答

  • 如何切换CPU/GPU模式？ 
    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
  • 张量操作与NumPy的区别？
    PyTorch张量支持GPU加速，且可直接与PyTorch模型交互

📚 4. 推荐学习资源

📌 提示：学习过程中遇到问题，可访问PyTorch论坛获取社区支持。

PyTorch社区活跃度

图：PyTorch开发者社区活跃度统计