内容概要：这篇文档详细讲解了PyTorch的入门与应用方法。首先简述了PyTorch作为现代深度学习框架的优势与应用场景。随后介绍了如何安装和配置PyTorch开发环境，涉及Python版本选择和相关依赖库的安装。接着解释了PyTorch中最核心的概念——张量，及其创建、操作和与Numpy的互转等知识点。自动求导部分讲述了计算图的构建、自动求导的工作原理及参数更新的流程。神经网络方面，则涵盖了自定义神经网络的建立，包括常见的层如全连接层、卷积层等，并介绍了常见损失函数（如均方误差、交叉熵）及优化器（SGD、Adam）。最后，通过CIFAR-10图像分类任务的实际操作案例，展示了如何从头到尾实施一个完整的机器学习项目，包括数据加载、模型设计、训练、评估等一系列流程。此外还提及了后续扩展学习方向以及额外的学习资源推荐。
适合人群：主要面向希望掌握PyTorch框架并在实践中理解深度学习技术的专业人士或爱好者。
使用场景及目标：适用于希望深入学习PyTorch并能够独立构建和训练模型的技术人员；目标是在实际工作中运用PyTorch解决复杂的深度学习问题。
阅读建议：本文档适合有一定编程经验且
2025-04-07 14:45:52
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easytorch
使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。
1 文档目录
2 Quick Start
from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential
from easytorch.optim import SGD
import easytorch.functional as F
# Create a model, optimizer, loss function
model = Sequential(
Linear(1, 5),
Tanh(),
Linear(5, 1)
)
opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4)
loss_fn = F.mse_loss
# train the mod
2023-05-15 20:47:00
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今天小编就为大家分享一篇浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-02-15 21:33:27
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