PyTorch基础入门教程

大家好，PyTorch这款由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源机器学习库，已经成为深度学习领域的明星。PyTorch凭借动态计算图、GPU加速和强大的生态系统，深受研究者和开发者的广泛好评。

本文将介绍PyTorch的相关知识，并辅以代码示例解释，通过这些内容帮助大家理解PyTorch，为进一步的学习和应用打下坚实的基础。

1.监督学习的计算图

计算图是有向无环图（DAG），代表神经网络中执行的操作序列。在监督学习中，这些图有助于可视化数据和操作的流动，使理解、优化和调试模型变得更加容易。PyTorch采用动态计算图，即在程序运行过程中实时构建计算图，这种设计赋予了PyTorch极高的灵活性，便于在程序执行过程中对计算图结构进行动态调整和操作。

2.安装PyTorch

安装PyTorch比较简单，根据首选包管理器和平台，可以选择以下方法：

2.1 使用pip

要使用pip安装PyTorch，请打开终端或命令提示符并执行以下命令：

• CPU版本：

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

• GPU版本（带CUDA支持）：

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

小提示： 在安装指令中，需要将cu111替换为设置对应的正确CUDA版本（例如，cu101，cu110）。可以访问PyTorch的官方网站找到与系统配置相匹配的正确版本，并选择需要的特定配置。

2.2 使用conda

要使用conda安装PyTorch，请打开终端或命令提示符并执行以下命令：

• CPU版本：