欢迎来到 PyTorch 官方教程页面！以下是为您准备的核心内容概览：

🚀 为什么选择 PyTorch？

  • 动态计算图：支持灵活的模型调试与迭代
  • 丰富的库生态：含 torchvision、torchaudio 等专用工具
  • 社区支持：全球开发者贡献的 10 万+ 示例代码
  • 📈 可视化友好：集成 TensorBoard 追踪训练过程
PyTorch_神经网络

📚 快速上手路径

  1. 安装指南
    新手可优先查看：PyTorch 安装文档
    ⚙️ 支持 CPU/GPU 安装，一键测试是否成功运行

  2. 基础概念解析

    • 张量（Tensor）：数据核心载体
    • 自动微分（Autograd）：梯度计算引擎
    • 模型构建：torch.nn.Module 类体系
      📌 扩展阅读：PyTorch 基础教程 提供交互式代码示例

  3. 实战项目推荐

    • 图像分类：使用 torchvision 数据集
    • NLP 任务：基于 transformers 库的文本处理
    • 强化学习：RLlib 集成示例
      👉 查看完整项目列表

📈 图形化学习建议

模型训练过程

建议从以下路径深入学习：

📌 提示：点击上方链接可获取配套代码与实验环境配置说明，所有示例均通过本站测试！