PyTorch

PyTorch是现代深度学习最重要的框架之一，特别在研究和大模型开发中占主导地位。

入门教程

小土堆PyTorch教程

• 视频: PyTorch深度学习快速入门教程
• 特色: 通俗易懂，适合零基础学习者
• 内容覆盖:
  • 基础概念
  • 张量操作
  • 神经网络构建
  • 训练循环设计
  • 实际项目案例

官方与社区资源

• PyTorch官方中文教程: pytorch.ac.cn/tutorials
• 菜鸟教程: runoob.com/pytorch
• PyTorch面试精华: mstx.cn

核心概念

• 张量 (Tensor)：PyTorch 的核心数据结构，支持 GPU 加速的多维数组
• 自动梯度 (Autograd)：动态计算图与自动微分系统
• 神经网络模块 (nn.Module)：模块化构建神经网络
• 训练循环：优化器、损失函数、学习率调度等

张量操作进阶

工具与库

• einops: GitHub — 优雅的张量操作（rearrange, reduce, repeat）
• The Tensor Cookbook:
  • 官网
  • 知乎讨论
  • tensorgrad (GitHub)
  • [Cookbook PDF]

经典教材

• Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner’s Guide (Daniel Voigt Godoy)
  • [PDF (Z-Library)]

实践建议

学习路径

1. 基础入门: 张量操作、自动梯度
2. 模型构建: nn.Module、损失函数
3. 训练循环: 优化器、学习率调度
4. 高级特性: 分布式、优化技术
5. 项目实战: 完整项目开发

开发技巧

1. 多动手: 每个概念都要亲自实现
2. 读源码: 理解底层实现原理
3. 做项目: 通过实战巩固知识
4. 参与社区: 贡献开源项目

附录：环境准备

Jupyter 内核注册

pip install ipykernel

# 注册内核示例
python -m ipykernel install --user --name myenv
python -m ipykernel install --user --name yourname --display-name yourname