Pytorch入门到实践：用简单例子理解模型构建
这篇Pytorch入门教程涵盖核心知识点：Pytorch基于Python，动态计算图优势明显，安装简单（`pip install torch`）。核心数据结构是张量（Tensor），支持GPU加速，可创建、操作（加减乘除、矩阵乘法）及与NumPy互转。自动求导（autograd）通过`requires_grad=True`实现梯度计算，如`y=x²+3x`在x=2时导数为7。线性回归模型继承`nn.Module`定义，前向传播实现`y=wx+b`。数据准备生成模拟数据（`y=2x+3+噪声`），通过`TensorDataset`和`DataLoader`批量加载。训练用MSE损失与SGD优化器，循环中梯度清零、反向传播、参数更新，1000轮后验证并可视化结果，学习到参数接近真实值。核心流程涵盖张量操作、自动求导、模型构建、数据加载及训练优化，可扩展至复杂模型。
阅读全文零基础学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、
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