零基础学Pytorch：从张量到神经网络的入门指南

这篇文章介绍了PyTorch的核心内容及基础应用。PyTorch以灵活直观、语法接近Python著称，适合深度学习初学者，支持GPU加速和自动求导。核心内容包括： 1. **张量（Tensor）**：基础数据结构，类似多维数组，支持从数据、全0/1、随机数创建，可与NumPy互转，支持形状操作、算术运算（元素级/矩阵）及设备转换（CPU/GPU）。 2. **自动求导**：通过`autograd`实现自动微分，设置`requires_grad=True`的张量会被追踪计算历史，调用`backward()`自动计算梯度，如函数`y=x²+3x-5`在`x=2`时梯度为7.0。 3. **神经网络构建**：基于`torch.nn`模块，包含线性层（`nn.Linear`）、激活函数、损失函数（如MSE）和优化器（如SGD），支持自定义模型类和`nn.Sequential`组合。 4. **实战线性回归**：生成模拟数据`y=2x+3+噪声`，定义线性模型、MSE损失、