欢迎来到 PyTorch 的入门之旅！以下将带你快速掌握深度学习框架的核心概念与实践技巧。🌟

🧠 核心概念速览

  • 张量（Tensors）：PyTorch 的核心数据结构，支持GPU加速计算
    张量_基础
  • 自动求导（Autograd）：动态计算图实现梯度自动计算
    自动求导_原理
  • 神经网络（nn.Module）：模块化构建模型的类体系
    神经网络_结构

💻 第一个PyTorch程序

import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([2.0, 3.0])
y = torch.tensor([4.0, 5.0])
# 矩阵乘法
result = torch.matmul(x, y)
print(result)

运行结果将显示 2.0*4.0 + 3.0*5.0 = 23.0 的计算过程

矩阵乘法_示例

🏋️ 模型训练流程

  1. 定义模型架构
    模型_定义
  2. 初始化参数
    参数_初始化
  3. 前向传播计算
    前向传播_过程
  4. 反向传播优化
    反向传播_优化

💾 模型保存与加载

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

操作后可通过 模型调优指南 深入了解参数管理技巧

📚 扩展阅读推荐

通过持续实践，你将掌握构建神经网络的精髓！🧠🔧