PyTorch 工具概览

PyTorch 提供了一系列强大的工具和库，用于简化深度学习的开发流程。以下是一些常用的 PyTorch 工具及其简介：

1. DataLoader

DataLoader 是 PyTorch 中的一个关键组件，用于加载和预处理数据。它可以并行加载数据，并且可以支持多种数据增强技术。

• 了解更多：[PyTorch DataLoader](/zh-cn/docs/stable/data/data loaders.html)

2. nn.Module

nn.Module 是 PyTorch 中定义神经网络的基石。通过继承 nn.Module 并实现 __init__ 和 forward 方法，可以构建任何复杂的神经网络模型。

• 查看示例：nn.Module 教程

3. GPU 加速

PyTorch 提供了对 CUDA 和cuDNN的支持，允许你在 NVIDIA GPU 上进行高效的深度学习训练。

• 如何使用：GPU 加速指南


4. Tensors 和 Autograd

PyTorch 的核心是张量（Tensors）和自动微分（Autograd）。这些特性使得 PyTorch 变得非常灵活，易于调试和扩展。

• 详细解释：Tensors 和 Autograd

希望这些信息能帮助您更好地理解 PyTorch 中的各种工具。如果您有更多问题，欢迎访问我们的官方论坛或加入我们的社区。