PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础

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PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础

    • 0. 前言
    • 1. 搭建 PyTorch 环境
    • 2. PyTorch 张量
      • 2.1 张量初始化
      • 2.2 张量运算
      • 2.3 张量对象的自动梯度计算
    • 3. PyTorch 张量相对于 NumPy 数组的优势
    • 小结
    • 系列链接

0. 前言

PyTorch 是广泛应用于机器学习领域中的强大开源框架，因其易用性和高效性备受青睐。在本节中，将介绍使用 PyTorch 构建神经网络的基础知识。首先了解 PyTorch 的核心数据类型——张量对象。然后，我们将深入研究用于张量对象的各种操作。PyTorch 提供了许多帮助构建神经网络的高级方法及组件，并提供了利用 GPU 更快地训练神经网络的张量对象

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