本文详述PyTorch中的关键函数，包括张量操作、自动求导、激活函数、损失函数和优化器，为深度学习模型的构建和训练提供指导。通过实例代码展示如何使用这些函数，助力高效开发。
PyTorch是一个广泛应用于深度学习和机器学习的开源框架，它提供了丰富的函数和工具来帮助开发者构建、训练和部署神经网络模型。在本文中，我们将详细介绍PyTorch中的一些常用函数，并提供相应的源代码示例。
- 张量操作
张量是PyTorch中最基本的数据结构，类似于多维数组。PyTorch提供了一系列的张量操作函数，用于对张量进行数学运算、形状变换和索引操作。
import torch
# 创建张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3]
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