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原创 pytorch 官网tutorial 笔记

本文介绍了使用PyTorch进行神经网络构建的基本步骤。首先，通过Datasets和DataLoaders模块分离数据集代码和模型训练代码，以提高代码的可读性和模块化。接着，使用Transforms对数据进行预处理，使其适合训练，如将图像转换为张量格式。然后，详细描述了如何构建神经网络，包括获取训练设备、定义神经网络类以及初始化网络层。最后，通过一个简单的例子展示了如何使用nn.Flatten层将图像数据展平，为后续的线性层处理做准备。这些步骤为使用PyTorch进行深度学习模型的开发提供了基础框架。