PyTorch入门

• 张量操作

  创建、处理PyTorch张量，并对其执行操作。

• 自动微分

  理解并应用PyTorch的自动求导系统进行梯度计算。

• 神经网络构建

  使用torch.nn模块、层和激活函数构建神经网络。

• 数据加载

  使用PyTorch数据集和数据加载器高效准备和加载数据。

• 模型训练

  为深度学习模型实现完整的训练和评估循环。

• 模型保存与加载

  保存和加载已训练的PyTorch模型及检查点。

• 基本结构

  构建简单的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。