深入探索 PyTorch 在机器学习中的应用

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目录

1. PyTorch 概述
2. 安装 PyTorch
3. PyTorch 的基本概念
   • 张量
   • 自动微分
4. 深度学习模型的构建
   • 定义模型
   • 损失函数与优化器
5. 训练模型
6. 在机器学习中的应用
   • 图像分类
   • 自然语言处理
   • 强化学习
7. 迁移学习
8. PyTorch 的优势与局限性
9. 实际应用案例
10. 总结与展望

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1. PyTorch 概述

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，最初由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR）开发。它提供了强大的 GPU 加速支持，允许用户以动态计算图的方式构建深度学习模型，适合用于研究和生产环境。

PyTorch 的主要特点

• 动态计算图：允许用户在运行时改变网络结构，便于调试和灵活性。
• 强大的 GPU 支持：简化了并行计算，提升了计算性能。
• 丰富的社区支持：拥有广泛的文档和教程&