pytorch所有知识点可一一攻破

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，以其灵活性和动态计算图著称。以下是 PyTorch 的核心知识点，涵盖从基础到高级的内容，力求全面且详细：

---

1. PyTorch 基础

1.1 张量（Tensor）

• 定义：PyTorch 的核心数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持 GPU 加速。
• 操作：
  • 创建张量：torch.tensor(), torch.zeros(), torch.ones(), torch.rand()
  • 张量属性：shape, dtype, device
  • 数学运算：+, -, *, /, matmul()
  • 索引与切片：与 NumPy 类似。
  • 形状操作：view(), reshape(), transpose(), permute()
• 设备管理：
  • 将张量移动到 GPU：tensor.to(device)
  • 检查设备：tensor.device

1.2 自动求导（Autograd）

• 定义：PyTorch 的自动微分引擎，用于计算梯度。
• 核心概念：
  • requires_grad：标记张量是否需要计算梯度。
  • backward()：计算梯度。
  • grad：存储梯度值。
  • with torch.no_grad()：禁用梯度计算。
• 示例：

  x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
  y = x.sum()
  y.backward()
  print(x.grad)  # 输出: tensor([1., 1.])
  

1.3 数据集与数据加载

• 数据集类：
  • torch.utils.data.Dataset：自定义数据集需继承此类，实现 __len__ 和 __getitem__。
• 数据加载器：
  • torch.utils.data.DataLoader：用于