🚀 PyTorch 机器学习入门教程

欢迎来到 PyTorch 机器学习教程！本教程将引导你从零开始掌握深度学习框架 PyTorch 的核心概念与实践技巧。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能在这里找到适合你的学习路径。

📚 学习大纲

1. PyTorch 简介

   • 一个灵活的深度学习框架，支持动态计算图（Dynamic Computation Graph）
   • 与 TensorFlow 的静态图对比：更适用于研究与快速迭代场景
   

2. 环境搭建

   • 安装 PyTorch：pip install torch（推荐 2.0 以上版本）
   • 配置 Jupyter Notebook 或 VS Code 开发环境
   • 🔗 点击扩展阅读：PyTorch 安装指南

3. 基础概念

   • 张量（Tensor）：数据的核心表示形式
   • 自动微分（Autograd）：自动计算梯度的底层机制
   • 模型构建：使用 nn.Module 定义网络结构
   

4. 实战案例

   • 手写数字识别（MNIST 数据集）
   • 图像分类任务：使用 torchvision 加载数据
   • 模型训练与验证：损失函数、优化器、学习率调整
   • 模型保存与加载：torch.save() 与 torch.load() 方法

5. 进阶技巧

   • 多GPU训练：使用 DataParallel 或 DistributedDataParallel
   • 模型调优：学习率调度器（Learning Rate Scheduler）
   • 深度学习最佳实践：数据增强、早停机制、模型评估指标

🧠 学习资源推荐

• PyTorch 官方文档：深入理解 API 用法
• TensorFlow vs PyTorch 对比：选择适合你的框架
• PyTorch 视频教程：视觉化学习更高效

📌 注意事项

• 实践中优先使用 GPU 加速训练（如需）
• 保持代码简洁，避免过度复杂的架构
• 遇到问题可参考 PyTorch 论坛 或 GitHub Issues

祝你在 PyTorch 学习之旅中收获满满！🧠💡