关键要点

• PyTorch 是一个开源的深度学习框架，适合初学者快速上手。
• 它支持动态计算图，灵活性高，特别适合研究和原型开发。
• 本教程将帮助你在一小时内学习 PyTorch 的基本概念和实践。

什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个由 Facebook AI Research 开发的机器学习库，主要用于构建和训练神经网络。它基于 Python，易于使用，特别适合初学者和研究人员。其动态计算图功能允许你在运行时修改模型，相比静态图框架（如 TensorFlow 的早期版本）更灵活。

如何开始？

我们将通过以下步骤学习 PyTorch：

1. 安装 PyTorch：使用 pip install torch 安装，或启用 GPU 支持，参考官方安装指南。
2. 学习张量（Tensors）：理解张量的创建和操作，这是 PyTorch 的基础。
3. 探索自动微分（Autograd）：学习如何计算梯度，这是训练模型的关键。
4. 构建简单神经网络：通过一个线性回归示例，学习如何定义和训练模型。
5. 进行预测：使用训练好的模型进行预测，并了解如何保存和加载模型。

一个意外的细节

你可能会惊讶地发现，PyTorch 不仅用于复杂的深度学习任务，还可以简单地处理线性回归等基础问题，这让它非常适合初学者逐步深入学习。