PyTorch 基础概念指南 📚

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其核心功能包括张量计算、自动微分和神经网络模块。以下是关键概念的简明解析：

🧠 核心功能概览

• 张量（Tensors）
  PyTorch 的张量类似于 NumPy 的数组，但支持 GPU 加速。

  示例：`torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])`

• 自动微分（Autograd）
  动态计算图机制，支持梯度自动计算。

  关键点：`.requires_grad()` 标记需求导的张量

• 神经网络模块（nn.Module）
  模块化构建网络，如 nn.Linear、nn.ReLU。

  示例：`model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 5), nn.ReLU())`

• 优化器（Optimizer）
  支持 SGD、Adam 等算法，用于参数更新。

  代码：`optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())`

• 数据加载器（DataLoader）
  批量加载数据，支持多线程和数据增强。

  示例：`dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32)`

📚 学习资源推荐

• PyTorch 入门教程：适合零基础学习者
• PyTorch 高级主题：深入理解模型优化与训练技巧
• 官方文档：获取最新 API 信息

💡 实践建议

1. 从基础数据类型（张量）开始熟悉
2. 掌握 torch.nn 和 torch.optim 的核心模块
3. 通过 PyTorch 实战案例 加深理解

🌱 提示：PyTorch 的灵活性使其成为研究和工业应用的首选工具，建议结合官方教程与实战项目同步学习！