PyTorch 与 Jupyter Notebook 的结合使用 🧠💻

PyTorch 是一个强大的深度学习框架，而 Jupyter Notebook 是数据科学领域常用的交互式编程工具。两者的结合为研究和开发提供了极大的便利，以下是关键内容：

1. 快速入门

• 安装 PyTorch：可通过 PyTorch 安装指南 获取详细指令
• 集成 Jupyter：使用 pip install torch 即可支持 Jupyter 内核
• 示例代码：

  import torch
  from IPython.display import display, Markdown
  display(Markdown("✨ PyTorch 已成功加载！"))
  

2. 应用场景

• 动态计算图：PyTorch 的 autograd 特性与 Jupyter 的实时反馈完美契合
• 可视化调试：通过 Jupyter 的 Markdown 单元格展示模型结构（如 torch.nn.Module）
• 协作开发：在 Jupyter 中直接保存 .ipynb 文件，便于团队共享和版本管理

3. 学习资源

• PyTorch 官方教程（英文）
• Jupyter Notebook 使用技巧（中文）
• 推荐书籍：《PyTorch深度学习实战》（详情）

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🔗 扩展阅读

PyTorch 与 Jupyter 的深度集成指南 提供更高级的配置方法，包括 GPU 加速和分布式训练设置。