51、基于 PyTorch 的深度学习实战指南

基于 PyTorch 的深度学习实战指南

1. PyTorch 简介

在众多使用 Python 的深度学习工具中，PyTorch 以其独特的 Pythonic 特性脱颖而出。它对于熟悉 NumPy 和 scikit - learn 等 PyData 工具的开发者来说，使用起来得心应手。PyTorch 不仅简化了深度学习的开发流程，还能在不牺牲高级功能的前提下，让开发者轻松构建快速模型，并且可以平滑地从笔记本电脑扩展到企业级应用。像苹果、Facebook 和摩根大通等公司都在使用 PyTorch，掌握它无疑能为开发者的职业生涯增添更多选择。

1.1 PyTorch 的优势

• 易于上手 ：与常见的 Python 数据处理库相似，降低了学习成本。
• 功能强大 ：具备高级功能，满足复杂深度学习项目的需求。
• 扩展性好 ：可以从个人开发环境无缝扩展到企业级应用。

2. 数据表示与处理

2.1 张量（Tensors）

张量是 PyTorch 中最基本的数据结构，可看作多维数组。它在深度学习中扮演着至关重要的角色，用于存储和处理各种数据。
- 数据类型 ：可以通过 dtype 参数指定，常见的有 torch.float 等。
- 创建操作 ：如 torch.zeros