PyTorch 学习简明指南摘要

构建Tensor

PyTorch中的Tensors是类似于NumPy的ndarrays的多维数组，但与ndarrays不同的是，它们可以在GPU上运行，从而提供高性能的数学运算能力。

动态计算图

PyTorch使用动态计算图技术，它能够在执行操作时即时构建计算图，增加了修改图形的灵活性。这种技术特别适合于需要在运行时调整其结构的模型。

GPU加速

PyTorch简化了在CPU和GPU之间切换的过程，用户可以通过简单地使用.to(device)方法来实现这一操作，其中device是根据系统中是否存在可用的GPU自动设置的。

Autograd：自动微分

autograd库为PyTorch中tensor的所有运算提供了自动微分功能。通过设置requires_grad=True，可以自动计算和跟踪梯度，从而简化了在神经网络训练中的梯度计算过程。

模块化神经网络

nn.Module类是PyTorch提供的一个基础类，用于定义神经网络的架构。用户可以通过子类化nn.Module来创建自定义的网络层。

预定义层和损失函数

PyTorch的nn模块中包含了多种预定义的层、损失函数以及优化算法，这些预设的功能极大地加快了神经网络的搭建和训练过程。

Dataset 与 DataLoader

为了实现高效的数据处理和批处理，PyTorch提供了Dataset和DataLoader类。这些类通过简化数据加载过程，使得数据的批处理变得更加容易。

模型训练（循环）

在PyTorch中，模型的训练过程通常遵循以下模式：数据前向传播、损失计算、梯度反向传播以及参数更新。这个过程在一个循环中反复执行直至训练完成。

模型序列化

模型序列化是通过torch.save()和torch.load()实现的，可以用于保存和加载模型的权重，从而方便模型的持久化和迁移。

JIT

即时（JIT）编译是PyTorch提供的一种模式，它可以将模型从eager模式转换为JIT模式，进一步提高模型的运行效率。

这篇文章是由啥都生提供的PyTorch学习指南摘要，希望对初学者有所帮助。