Python PyTorch入门教程_Python PyTorch是什么以及如何构建神经网络

PyTorch是Meta开发的开源深度学习框架，以动态计算图为核心，支持GPU加速、自动求导及丰富模块；安装需按系统和CUDA版本选择命令；构建网络需准备数据、定义模型、设置训练要素并执行循环；核心概念包括Tensor、autograd、nn.Module和torch.no_grad()。

Python PyTorch 是什么

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook（现 Meta）开发并维护。它以动态计算图（Dynamic Computation Graph）为核心设计，让模型构建和调试更直观、灵活——你可以像写普通 Python 代码一样定义网络结构和前向传播过程，无需预先声明整个图结构。

它原生支持 GPU 加速，自动求导（autograd），并提供丰富的神经网络模块（torch.nn）、数据加载工具（torch.utils.data）和优化器（torch.optim），是科研和工业界广泛使用的主流框架之一。

安装 PyTorch 的关键步骤

访问 https://pytorch.org/get-started/locally/，根据你的系统（Windows/macOS/Linux）、包管理器（pip/conda）、Python 版本和是否需要 CUDA 支持，选择对应命令安装。

• 最常见的是用 pip 安装 CPU 版本：pip install torch torchvision torchaudio
• 若显卡支持 CUDA 11.8，推荐安装 GPU 版本：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
• 安装后在 Python 中运行 import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available()) 验证是否成功及 GPU 是否可用

用 PyTorch 构建一个简单神经网络

以手写数字识别（MNIST）为例，从数据准备、模型定义、训练到评估，走通完整流程：

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• 准备数据：用 torchvision.datasets.MNIST 下载并用 DataLoader 批量加载，配合 transforms 做归一化
• 定义模型：继承 nn.Module，在 __init__ 中声明层（如 nn.Linear 或 nn.Conv2d），在 forward 中写前向逻辑
• 设置训练要素：选损失函数（如 nn.CrossEntropyLoss）、优化器（如 torch.optim.Adam）、训练轮数（epochs）和学习率
• 执行训练循环：对每个 batch 做前向计算 → 损失计算 → loss.backward() 反向传播 → optimizer.step() 更新参数 → optimizer.zero_grad() 清梯度

理解几个核心概念不绕弯

刚上手容易混淆的概念，其实有清晰对应关系：

• Tensor 是 PyTorch 的基本数据结构，类似 NumPy 的 ndarray，但可运行在 GPU 上，并支持自动微分
• autograd 在 tensor 创建时通过 requires_grad=True 开启梯度追踪，调用 .backward() 就自动算出所有参数梯度
• nn.Module 是所有神经网络模块的基类，不是“模块”而是“模板”——你写的模型类必须继承它，才能被正确注册参数、迁移到 GPU、保存加载
• torch.no_grad() 在推理或验证阶段包裹代码，可禁用梯度计算，节省内存并加速运行

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