🔥 PyTorch 学习指南
从零开始，轻松掌握深度学习
🎯 小白友好
从最基础的概念讲起，循序渐进，每个知识点都配有清晰的代码示例和详细注释
⚡ 60分钟快速入门
参考官方教程设计的快速入门，一小时内体验完整的机器学习工作流程
📚 内容全面
涵盖张量、自动求导、torch.nn、数据处理、CNN、RNN、迁移学习等核心内容
🔬 深入原理
详解计算图、叶子节点、梯度累积、广播机制、设备管理等底层概念
💻 实战为主
提供多个完整的实战项目，包括手写数字识别、图像分类、情感分析等
🚀 紧跟官方
参考PyTorch官方教程持续更新，涵盖最新API和最佳实践
📖 学习路线图
⚡ 快速体验 ─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 60分钟快速入门：完整走一遍 数据→模型→训练→预测 的全流程 │
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基础篇 ──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 安装配置 → 张量基础 → 自动求导 → torch.nn入门 → 数据集处理 │
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进阶篇 ──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 神经网络 → 模型训练 → 保存加载 → GPU加速 │
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高级篇 ──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CNN卷积网络 → RNN循环网络 → 迁移学习 → 自定义层 │
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实战项目 ────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MNIST手写识别 → 图像分类器 → 情感分析 │
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🎯 为什么选择这个教程？
真正的小白友好
- 零基础起步：假设你只懂基本的Python语法
- 概念先行：每个新概念都会先用通俗语言解释
- 代码详解：每一行重要代码都有注释说明
- 图文并茂：复杂概念配有直观的图示
学以致用
- 边学边练：每章都有可运行的完整代码
- 渐进式项目：从简单到复杂的实战项目
- 最佳实践：介绍工业界常用的代码模式
🛠️ 开始之前
确保你已经具备：
- ✅ Python 3.10+ 基础知识（PyTorch 2.7.0 要求）
- ✅ 了解基本的数学概念（矩阵、导数）
- ✅ 一台能运行Python的电脑
- ✅ （可选）NVIDIA显卡 + CUDA 用于GPU加速
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