PyTorch：写给每一个想真正吃透深度学习的人

很多人第一次写深度学习模型时都会经历同一个瞬间：代码能跑，但你根本不知道它「为什么能跑」。
尤其在使用 PyTorch 的时候，你会觉得它既顺手又神秘——张量能随意在 GPU 上飞来飞去，自动求导像魔法一样，网络结构像乐高随便拼就是一个 SOTA baseline。

但如果你想从“能跑”走向“理解”，你得真正知道 PyTorch 在做什么。

今天这篇文章，我会带你一次性把 PyTorch 的核心原理、心智模型与可复现实操全部讲清楚。

整个过程不堆概念、不摆公式，而是让你像拆一个发动机一样，看懂每一颗螺丝的意义。

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目录（自动生成）

• H1 PyTorch 如何思考（原理讲解）

• H1 你需要掌握的 PyTorch 最小心智模型（技术图 3 张）

• H1 可复现实操：10 分钟写出完整训练循环

• H1 升维：为什么 PyTorch 是 AI 时代的“程序员第二语言”

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H1 PyTorch 如何思考：原理讲解（具象化、可视化）

H2 1. 张量（Tensor）是整个世界的“原子”

张量不是数学名词，而是 PyTorch 世界里最基础的“数据单位”。
你可以把它理解为：带超能力的多维数组。

• 能存数

• 能上 GPU

• 能参与自动求导

• 能被广播（broadcasting）

• 能被高效批量计算

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