欢迎来到 PyTorch 入门教程！这里将为你提供一个全面的学习路径，帮助你快速掌握 PyTorch 的基础知识。

基础概念

  • 张量 (Tensor): PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 自动微分 (Autograd): PyTorch 的核心特性之一，允许自动计算梯度。
  • 神经网络 (Neural Networks): 由多个层组成的模型，用于学习数据中的复杂模式。

快速开始

  1. 安装 PyTorch: 首先，你需要安装 PyTorch。你可以通过以下链接了解如何安装：PyTorch 安装指南
  2. 编写第一个程序: 在你的 Python 环境中，编写一个简单的程序来创建一个张量并打印它。
import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 打印张量
print(x)

实践项目

  • 手写数字识别: 使用 PyTorch 和 MNIST 数据集来训练一个简单的神经网络，用于识别手写数字。
  • 图像分类: 使用 PyTorch 和 CIFAR-10 数据集来训练一个神经网络，用于分类图像。

资源

  • 官方文档: PyTorch 的官方文档提供了最全面的学习资源。PyTorch 官方文档
  • 社区: PyTorch 社区是一个充满活力的地方，你可以在这里找到帮助和资源。PyTorch 社区

图片

  • Neural_Networks
  • Tensors