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前言

为了方便大家学习，我整理了PyTorch全套学习资料，包含配套教程讲义和源码

除此之外还有100G人工智能学习资料

包含数学与Python编程基础、深度学习+机器学习入门到实战，计算机视觉+自然语言处理+大模型资料合集，不仅有配套教程讲义还有对应源码数据集。更有零基础入门学习路线，不论你处于什么阶段，这份资料都能帮助你更好地入门到进阶。

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一、张量操作

1、创建张量

import torch
# 从列表创建
x = torch.tensor([1, 2, 3]) 
# 全零/全一张量
zeros_tensor = torch.zeros(2, 3)  # 全零矩阵
ones_tensor = torch.ones(2, 3)    # 全一矩阵
# 随机张量（标准正态分布）
rand_tensor = torch.randn(2, 3)  :ml-citation{ref="4,6" data="citationList"}

2、‌数学运算‌

支持逐元素运算与广播机制：

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a + b            # 逐元素相加 → tensor([5,7,9])
d = a * 2            # 标量乘法 → tensor([2,4,6])
e = torch.mm(a.unsqueeze(0), b.unsqueeze(1))  # 矩阵相乘 → tensor(32) :ml-citation{ref="4,7" data="citationList"}

3‌、形状操作

x = torch.rand(2, 3, 4)
y = x.view(2, 12)    # 改变形状（需元素总数一致）
z = x.permute(2, 0, 1)  # 维度置换（原形状2x3x4 → 4x2x3） :ml-citation{ref="3,7" data="citationList"}

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二、自动求导（Autograd）

1‌、梯度追踪‌
通过设置 requires_grad=True 跟踪计算图：

x = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
y = x**2 + 2*x
y.backward()        # 反向传播计算梯度
print(x.grad)       # 输出导数 dy/dx → 8.0 :ml-citation{ref="5,8" data="citationList"}

2、梯度清零‌
每次反向传播前需手动清零，避免梯度累积：

optimizer.zero_grad()  # 优化器清零梯度 :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}

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三、神经网络模块（nn.Module）

‌1、自定义网络‌

class NeuralNet(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.layer1 = nn.Linear(10, 5)  # 输入10维，输出5维self.activation = nn.ReLU()def forward(self, x):x = self.layer1(x)return self.activation(x) :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}

2、参数管理‌

通过 parameters() 获取所有可训练参数：

model = NeuralNet()
for param in model.parameters():print(param.shape)  # 打印各层权重维度 :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}

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四、优化器与训练流程

1、优化算法选择‌

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器 :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}

2、训练循环示例‌

for epoch in range(100):outputs = model(inputs)          # 前向传播loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()            # 梯度清零loss.backward()                  # 反向传播optimizer.step()                 # 参数更新 :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}

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五、数据加载与GPU加速

1、数据集加载‌

使用 Dataset 和 DataLoader 实现批量加载：

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
dataset = TensorDataset(features, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) :ml-citation{ref="3,4" data="citationList"}

2、 GPU迁移‌

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)            # 模型移至GPU
inputs = inputs.to(device)  # 数据移至GPU :ml-citation{ref="2,5" data="citationList"}