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机器学习平台：PyTorch二次开发_（1）.PyTorch基础与核心机制.docx

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PyTorch基础与核心机制

在上一节中，我们介绍了PyTorch的基本安装和环境配置，确保您已经成功安装了PyTorch并能够运行简单的示例代码。接下来，我们将深入探讨PyTorch的基础概念和核心机制，这是进行二次开发的基础。本节将涵盖以下几个主要内容：

张量（Tensor）

自动求导（Autograd）

神经网络模块（nn.Module）

优化器（Optimizers）

数据加载与处理（DataLoader）

1.张量（Tensor）

张量是PyTorch中最基本的数据结构，可以看作是一个多维数组。张量在PyTorch中用于表示输入数据、模型参数

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