Pytorch教程：点亮AI深度学习新手村

文章背景

每个初学深度学习的小伙伴，都像是拿着一把小锤子的建筑师，想砸出一座属于自己的“AI大厦”。可是面对层层技术栈，总会感到“代码还没写，心先碎了”。别担心！今天我们就来聊聊Pytorch，一个以简单优雅著称的深度学习框架。它的出现，就像是拯救被TensorFlow公式虐哭的开发者们，为我们打开了AI世界的大门。准备好了吗？今天就跟随这篇文章，一起进入Pytorch的奇妙之旅吧！

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一. 技术概念

Pytorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队推出。它最大的特点是动态图机制，让用户可以像写Python代码一样灵活地构建深度学习模型。此外，Pytorch提供了强大的GPU支持、多种数据加载工具以及庞大的社区资源，使得初学者能够快速上手，而专业开发者也能深度定制。简单来说，Pytorch是深度学习领域的一把瑞士军刀，无论是实验模型还是大规模生产环境，它都能游刃有余。

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二. 项目实战

案例1：手写数字识别（MNIST数据集）

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)