Pytorch基础教程：张量运算及数据处理

PyTorch是一个广泛用于深度学习的开源框架，具有便捷的张量操作和强大的自动微分功能。本教程将介绍PyTorch基础入门代码，包括张量操作、数据集和数据加载器、建立模型、自动微分、优化模型参数以及保存和加载模型等内容。首先，张量是PyTorch中的核心概念，它是一个多维数组，可用于表示数据。学习者可以了解如何创建张量以及张量之间的运算。接着，介绍了如何将数据转化为张量，包括从NumPy数组、Python列表等数据类型转换为PyTorch张量。数据集和数据加载器是在PyTorch中处理数据的重要组件，教程中将讨论如何准备数据集并使用数据加载器加载数据。随后，教程将重点介绍建立模型的步骤，涵盖了模型定义、层的添加以及模型的输出。自动微分是PyTorch的一个重要功能，教程将解释如何利用PyTorch的自动微分功能优化模型参数。最后，教程将展示如何保存训练好的模型并在需要时加载模型进行预测或继续训练。通过学习本教程，初学者可以系统地掌握PyTorch基础操作及常用功能，为深入学习和应用深度学习打下坚实基础。