从零开始实现深度学习框架的核心——PyTorch 实战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习(Deep Learning)近年来风靡全球，在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域都取得了惊艳的成果。本文将以 PyTorch 为例，通过实践，带领读者了解其底层的运行机制，并掌握使用它构建复杂网络的方法。

PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook于2017年发布，基于Python开发，主要用于解决机器学习中的各种问题，目前已被广泛应用于各个行业，例如图像分类、文本建模、语音合成、人脸识别等。PyTorch在深度学习领域的地位，与TensorFlow、Caffe等其他框架不相上下。但由于PyTorch接口设计的灵活性较高，使得初学者学习曲线陡峭，并且使用起来也相对复杂一些。因此，如果想用PyTorch进行深度学习研究和工程落地，需要具有良好的编程能力，具备扎实的数学基础知识和深刻的计算机视觉、机器学习理论知识。

为了帮助大家更好地理解和掌握PyTorch的工作原理和用法，我将通过一个“黑盒”案例，循序渐进地向读者展示如何使用PyTorch构建一个多层神经网络，并训练其对手写数字的分类任务。本文假定读者对神经网络有一定了解，且已经下载安装并熟练使用了Anaconda环境。

注：本文的作者为张亮，网名为千里冰封，他目前就职于深圳某知名互联网公司，擅长数据科学、计算机视觉、机器学习等领域的研究及工程落地。欢迎关注他的微信公众号：PyTorch中文社区，获取最新资讯！

2.背景介绍

深度学习（deep learning）是机器学习的一个分支，它是一类通过多层神经网络实现的神经网络模型。它的特点是“深”，也就是说，多个隐藏层的交叉连接构成了一个深层次的网