将PyTorch应用于机器学习：如何构建跨学科的机器学习应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

在机器学习领域，深度学习、强化学习等多种学习方法正在成为主流。许多公司如Google、Facebook、微软、亚马逊、苹果等都采用深度学习算法建立了其产品及服务。作为一名AI工程师或数据科学家，我们要了解如何用深度学习的方法解决实际问题，不仅能够帮助我们解决复杂的问题，还能让我们的工作更有价值。而PyTorch框架是一个开源的基于Python的机器学习库，可以实现模型训练、预测、迁移学习等功能。因此，掌握PyTorch，并将其用于机器学习相关任务，则能够给我们带来极大的便利。本文就是通过对PyTorch及相关知识点的讲解，展示如何用PyTorch进行机器学习。

2.基本概念术语说明

2.1 PyTorch简介

PyTorch是一个开源的基于Python的机器学习库，它提供了高效的GPU计算加速，并且易于扩展到多种设备，包括移动端设备。其主要特性如下：

1. 提供了Python接口，简单易懂；

2. 自动求导引擎，可以快速地计算梯度；

3. 支持动态网络定义，使得模型结构可以灵活调整；

4. 提供了强大的社区支持和丰富的工具包，方便模型开发。

2.2 相关术语说明

1. 数据集（Dataset）：指代数据的集合，包括训练数据、验证数据和测试数据。需要注意的是，数据集应当具备代表性和较好的泛化能力，不能过拟合。

2. 模型（Model）：指代神经网络结构，