🚀 基础篇概述

欢迎来到PyTorch基础篇！这里我们将从最基本的概念开始，帮助你建立扎实的基础。

📌 环境要求

Python 3.10+（PyTorch 2.7.0 稳定版要求）
参考 PyTorch官方安装指南获取最新信息

⚡ 快速开始

如果你想快速体验PyTorch的完整工作流程，推荐从这里开始：

章节	内容	预计时间
60分钟快速入门	完整的机器学习工作流：数据→模型→训练→预测	60分钟

📚 系统学习

按顺序学习以下章节，打下扎实的基础：

章节	内容	预计时间
安装配置	PyTorch安装与环境配置	15分钟
张量基础	张量的创建、操作、广播、设备管理	60分钟
自动求导	理解计算图、梯度、叶子节点	45分钟
torch.nn入门	神经网络模块、层、激活函数	45分钟
数据集处理	Dataset、DataLoader、数据增强	45分钟

🗺️ 学习路径

                    ┌─────────────────────┐
                    │   快速入门(可选)     │
                    │   60分钟体验完整流程  │
                    └──────────┬──────────┘
                               ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                    系统学习路径                        │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  安装配置 → 张量基础 → 自动求导 → torch.nn → 数据处理  │
│    15min     60min      45min     45min     45min    │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                               ↓
                    ┌─────────────────────┐
                    │      进入进阶篇       │
                    │  神经网络、训练、GPU  │
                    └─────────────────────┘

🎯 学习目标

完成本章后，你将能够：

✅ 在自己的电脑上成功安装PyTorch
✅ 熟练创建和操作张量（Tensor）
✅ 理解广播机制和设备操作（CPU/GPU）
✅ 掌握自动求导的原理和计算图概念
✅ 理解叶子节点、requires_grad、retain_grad
✅ 使用torch.nn构建基础神经网络
✅ 使用Dataset和DataLoader加载和处理数据
✅ 掌握数据增强和自定义采样器

💡 什么是PyTorch？

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，由Facebook（现Meta）开发。它主要有两个核心特点：

1. 张量计算（类似NumPy）

import torch

# 创建一个张量，就像NumPy的数组
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(x)  # tensor([1, 2, 3, 4, 5])

2. 自动求导（用于深度学习）

import torch

# 创建需要求导的张量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = x ** 2  # y = x²

y.backward()  # 自动计算导数
print(x.grad)  # tensor([4.])  因为 dy/dx = 2x = 4

🆚 PyTorch vs TensorFlow

特点	PyTorch	TensorFlow
学习曲线	更平缓 😊	较陡峭
调试难度	简单（动态图）	较复杂
学术界	主流选择	较少使用
工业界	广泛使用	广泛使用
代码风格	Pythonic	需要适应

💡 为什么推荐PyTorch？

对于初学者来说，PyTorch的代码更像普通的Python代码，调试也更方便。近年来PyTorch在学术界和工业界都变得非常流行。

📖 阅读建议

按顺序学习：每一节都建立在前一节的基础上
动手实践：不要只看代码，一定要自己运行一遍
多尝试修改：改改参数，看看结果有什么变化
遇到问题先搜索：大部分问题网上都有答案

📚 官方资源

🔗 PyTorch官方安装指南 - 获取最新安装命令
🔗 PyTorch官方文档 - 完整API参考
🔗 Learn the Basics - 官方基础教程
🔗 PyTorch论坛 - 社区问答支持

准备好了吗？让我们从安装配置开始吧！

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