遥感&深度学习入门实战教程｜补充篇①：PyTorch 入门必备

深度学习实战离不开框架。PyTorch 以易用、灵活、研究生态完整著称，也是学术与工程的一致选择。本篇用最短路径带你入门 PyTorch 的“基本功”。

往期内容：遥感&机器学习入门实战教程深度学习与遥感数据集分享

🧩 PyTorch 核心概念速览

• Tensor：带梯度的多维数组，类似 numpy.ndarray，但可在 GPU 上运算。

• Autograd：自动求导系统，记录计算图，支持反向传播（loss.backward()）。

• nn.Module：网络的抽象基类；把层（nn.Linear、nn.Conv2d…）和前向逻辑 forward() 组织在一起。

• Optimizer：参数更新器（如 torch.optim.SGD/Adam），配合 loss.backward() 完成训练。

• Dataset & DataLoader：数据集与迭代器，封装取数、打乱、批处理。

• device：计算设备（CPU/GPU）。典型写法：device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")。

常见“套路”：数据 → 模型 → 损失 → 优化器 → 训练循环（前向-反向-更新） → 评估/可视化。