PyTorch入门教程

最新推荐文章于 2025-07-04 09:41:36 发布
最新推荐文章于 2025-07-04 09:41:36 发布
阅读量2.3k 收藏 15
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 自动驾驶与深度学习 文章标签： pytorch python 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44613415/article/details/126479188
本文介绍了如何在PyTorch中使用张量进行数据处理，包括张量初始化、基本运算和GPU加速。随后详细讲解了自动微分机制Autograd，以及如何构建和训练一个图像分类神经网络，包括数据预处理、损失函数、反向传播和模型训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，本文介绍PyTorch中的一些基本概念及操作，包括张量、自动微分等，最后通过训练一个用于图像分类的神经网络简单介绍用PyTorch框架训练神经网络的基本流程，希望对新入门PyTorch的读者有所帮助。

pytorch_logo

本文主要参考PyTorch官方文档及网络上的一些教程，如有侵权，请联系删除。

Tensor(张量)

Tensor是一种专用的数据结构，类似于数组和矩阵。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。

Tensor与NumPy的ndarray类似，不同的是PyTorch中的 Tensor 可以在 GPU 或其他专用硬件上运行以加速计算。

import torch
import numpy as np

Tensor有几种初始化方式：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

                了解本专栏
                
                
                  
                订阅专栏 解锁全文
                 
                
                    
                    超级会员免费看
                
            

            
            
            
        


    



                



	

		

			

				
					
Pytorch入门教程

				
			

			

				

					专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
				

				

					03-08
					
					4万+
					
				

			

		

		

			
				
Pytorch学习总结:1.张量Tensor
张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。
张量类似于NumPy的ndarray，除了张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制数据。...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
PyTorch基础入门教程

				
			

			

				

					csdn1561168266的博客
				

				

					04-29
					
					1955
					
				

			

		

		

			
				
大家好，PyTorch这款由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源机器学习库，已经成为深度学习领域的明星。PyTorch凭借动态计算图、GPU加速和强大的生态系统，深受研究者和开发者的广泛好评。本文将介绍PyTorch的相关知识，并辅以代码示例解释，通过这些内容帮助大家理解PyTorch，为进一步的学习和应用打下坚实的基础。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【Pytorch】2024 Pytorch基础入门教程（完整详细版）

					
热门推荐

				
			

			

				

					炼丹笔记
				

				

					09-11
					
					24万+
					
				

			

		

		

			
				
Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。

			
		

	





	

		

			

				
					
【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

					
最新发布

				
			

			

				

					wiyi9891的专栏
				

				

					07-04
					
					656
					
				

			

		

		

			
				
PyTorch深度学习入门摘要 PyTorch是一个基于动态计算图的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称。本课程从基础概念入手，讲解了PyTorch的核心组件：张量(Tensor)作为基本数据结构，动态计算图实现模型灵活构建，以及自动求导(Autograd)机制简化梯度计算。通过代码实践演示了张量操作、自动求导、简单神经网络构建和训练循环。最后以CIFAR-10图像分类项目为例，展示了完整的PyTorch工作流程，包括数据预处理、模型定义、训练和评估。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【Pytorch】Pytorch基础入门教程

				
			

			

				

					zzqingyun的博客
				

				

					02-14
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算. 所以神经网络的话, 当然是用 Torch 的 tensor 形式数据最好咯. 就像 Tensorflow 当中的 tensor 一样. numpy array 和 torch tensor 是可以自由地转换的。

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch 入门

				
			

			

				

					mengxianglong123的博客
				

				

					07-28
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
我们首先定义一个Pytorch实现的神经网络#导入若干工具包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#定义一个简单的网络类classNet(nn.Module)模型中所有的可训练参数,可以通过net.parameters()来获得.假设图像的输入尺寸为32*32input=torch.randn(1,1,32,32)#4个维度依次为注意维度。...

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习与PyTorch入门实战教程-PyTorch基础教程-PyTorch进阶教程

				
			

			

				

					07-28
				

			

		

		

			
				
深度学习与PyTorch入门实战教程  9.卷积神经网络CNN  8.过拟合  7.神经网络与全连接层  6.随机梯度下降  5.PyTorch进阶教程  4.PyTorch基础教程  3.回归问题  2.开发环境安装  17.【选看】Numpy实战BP神经网络  16....

			
		

	





	

		

			

				
					
04.PyTorch基础教程(深度学习与PyTorch入门实战教程)

				
			

			

				

					03-01
				

			

		

		

			
				
(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与PyTorch入门实战教程)(深度学习与...

			
		

	





	

		

			

				
					
2.7 使用PyTorch实现简单机器学习

				
			

			

				

					qq_43655233的博客
				

				

					01-06
					
					1062
					
				

			

		

		

			
				
2. 7 使用PyTorch实现简单机器学习
本篇我们将使用PyTorch的一个自动求导的包——Antograd，利用这个包及对应的Tensor，利用自动反向求导传播来求梯度，无需手工计算梯度。以下是代码实现：



			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch详细教程

				
			

			

				

					IT菜鸟
				

				

					02-13
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
为了加速计算，一些框架会使用对神经网络“先编译，后执行”的静态图来描述网络。静态图的缺点是难以描述控制流（比如 if-else 分支语句和 for 循环语句），直接对其引入控制语句会导致产生不同的计算图。比如循环执行 n 次 a=a+b，对于不同的 n，会生成不同的计算图。

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch基础入门教程

				
			

			

				

					feichangyanse的博客
				

				

					02-15
					
					1012
					
				

			

		

		

			
				
pytorch入门基础教程

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch教程详细

				
			

			

				

					ruichuang2的博客
				

				

					03-15
					
					825
					
				

			

		

		

			
				
https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
参考：



			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch入门

				
			

			

				

					路遥知马力，日久见人心
				

				

					02-28
					
					3214
					
				

			

		

		

			
				
本篇博客参考Pytorch官方教程中文版和《Drive Into Deep Learning》Pytorch版对Pytorch和深度学习的基础知识进行总结，以便加深理解和记忆

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch 教程

				
			

			

				

					jixiaoyu0209的博客
				

				

					09-18
					
					1201
					
				

			

		

		

			
				
x = x.view(-1, 28 * 28) # 将输入平铺成一维x = F.relu(self.fc1(x)) # ReLU 激活函数return x# 创建网络实例print(net)通过本教程，我们了解了 PyTorch 的基础知识，包括张量操作、自动求导、神经网络的构建、训练和测试等内容。PyTorch 的灵活性和易用性使得它非常适合研究和实际项目。希望这个教程能帮助你快速上手 PyTorch，并应用于你的深度学习项目。

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch教程

				
			

			

				

					weixin_47104052的博客
				

				

					05-04
					
					1058
					
				

			

		

		

			
				
注意：这是旧版本的PyTorch教程的一部分。你可以在Learn the Basics查看最新的开始目录。
该教程通过几个独立的例子介绍了PyTorch的基本概念。
核心是：PyTorch提供了两个主要的特性：
一个n维的Tensor，与Numpy相似但可以在GPU上运行
构建和训练神经网络的自动微分
我们将使用一个三阶多项式拟合 y=sin(x) 的问题作为我们的运行示例。该网络会有4个参数，将使用梯度下降来训练，通过最小化神经网络输出和真值之间的欧氏距离来拟合随机数据。
Tensors
热身:numpy

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch入门教程

				
			

			

				

					03-13
				

			

		

		

			
				
<think>好的，我现在需要帮用户找到PyTorch的入门教程。用户提到了“PyTorch beginner tutorial”，所以首先我应该回忆一下系统里的引用内容。引用1里提到官方有一个60分钟的闪电战教程，但用户说花了一整天，可能这个教程虽然官方推荐，但实际需要更多时间。引用2提到了刘老师的PyTorch教程和中英文详解，可能也是不错的资源。引用5是关于BiLSTM_CRF的代码解析，可能不太适合入门，但用户可能需要更基础的教程。

接下来，我应该检查这些引用中的链接是否有效。引用1的链接是官方的，应该没问题。引用2可能是一个GitHub仓库或者其他资源，但用户没有给出具体链接，可能需要进一步确认。不过用户主要问的是官方教程，所以重点应该在引用1和引用2提到的官方教程。

另外，用户可能需要结构化的学习路径，比如安装、张量操作、模型构建、训练循环等步骤。根据引用3和4，可能涉及张量操作和数据处理，这些都是入门的关键部分。所以回答里应该分步骤介绍官方教程内容，并推荐相关的资源。

同时，用户可能遇到安装问题，或者代码运行时间过长的情况，如引用1提到的运行代码花了一整天，可能需要提醒用户合理安排时间，或者提供一些学习建议，比如分模块学习、动手实践等。

最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如安装问题、教程对比、实战项目推荐等。确保回答结构清晰，引用正确的参考资料，并符合格式要求，比如数学公式用$符号，独立公式用$$，但在这个问题里可能不需要太多数学公式，主要关注教程推荐和学习路径。</think>### PyTorch入门教程推荐

根据你的需求，以下是针对初学者的PyTorch学习路径和推荐资源：

#### 1. **官方60分钟闪电战教程**
   - **内容**：涵盖张量操作、自动求导、简单神经网络搭建和训练流程。
   - **代码示例**（数据加载部分）：
     ```python
     import torch
     from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

     class CustomDataset(Dataset):
         def __init__(self, data):
             self.data = data
         def __len__(self):
             return len(self.data)
         def __getitem__(self, idx):
             return self.data[idx]

     dataset = CustomDataset([1, 2, 3, 4])
     dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
     ```
   - **特点**：官方权威但需较长时间消化，建议分模块学习[^1][^2]。

#### 2. **PyTorch张量操作基础**
   - **核心操作**：
     - 创建张量：`x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])`
     - 维度变换：`y = x.permute(1, 0)`（交换维度顺序）[^3]
     - 数学运算：`torch.mm`（矩阵乘法）、`torch.sum`（求和）

#### 3. **实战学习建议**
   - **推荐步骤**：
     1. 完成官方教程的`Quickstart`部分
     2. 练习`torch.nn`模块构建CNN
     3. 学习`DataLoader`处理自定义数据集[^4]
     4. 尝试迁移学习案例

#### 4. **中英文对照教程**
   - **资源特色**：
     - 详解官方文档的隐含知识点
     - 包含常见错误解决方案
     - 提供课后练习参考答案

#### 5. **进阶学习方向**
   - 自然语言处理：可参考BiLSTM-CRF实现解析教程[^5]
   - 计算机视觉：官方`torchvision`模块教程
   - 模型部署：学习TorchScript和ONNX转换

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
打赏作者

	

		

		
			
		
		

		

			
DeepDriving

			
你的鼓励将是我创作的最大动力

		

	

	

			

	

	

    ¥1
    ¥2
    ¥4
    ¥6
    ¥10
    ¥20
	

	

		

			

				

					扫码支付：¥1
				

				

					

					
					获取中
					

				

				

					
					
					扫码支付
				

			

		

		

			
您的余额不足，请更换扫码支付或充值

			
打赏作者

		

	



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值