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章节 1: PyTorch 入门与环境搭建

PyTorch 是什么？

安装与环境配置

基本张量操作

与 NumPy 的关联

动手实践：环境配置与张量基本操作

第 1 章测验

章节 2: 高级张量操作

张量索引与切片

张量的重塑与维度调整

张量的合并与分割

理解广播机制

张量数据类型

CPU 与 GPU 张量

练习：张量操作技巧

第 2 章测验

章节 3: Autograd 自动微分

自动微分的原理

PyTorch 计算图

张量与梯度计算 (requires_grad)

执行反向传播 (backward())

访问梯度（.grad）

禁用梯度追踪

动手实践：Autograd 运用

第 3 章测验

章节 4: 使用 torch.nn 搭建模型

torch.nn.Module 基类

定义自定义网络架构

常见层：线性、卷积、循环

激活函数 (ReLU, Sigmoid, Tanh)

简单模型的顺序容器

损失函数 (torch.nn 损失)

优化器 (torch.optim)

练习：构建一个简单网络

第 4 章测验

章节 5: 高效数据处理

对专用数据加载器的需求

使用 torch.utils.data.Dataset

内置数据集（例如：TorchVision）

数据变换 (torchvision.transforms)

使用 torch.utils.data.DataLoader

自定义DataLoader用法

动手实践：构建数据处理流程

第 5 章测验

章节 6: 实现训练循环

训练循环的构成

设置模型、损失函数和优化器

使用 DataLoader 遍历数据

前向传播：获取预测结果

反向传播：计算梯度

使用优化器更新权重

实现评估循环

保存和加载模型检查点

动手实践：完整训练流程

第 6 章测验

章节 7: 常用模型结构介绍

卷积神经网络 (CNN) 概述

在PyTorch中构建一个简单的CNN

理解CNN层的输入/输出形状

循环神经网络 (RNN) 概述

在PyTorch中构建一个简单的RNN

循环神经网络（RNN）的序列数据输入处理

LSTM 和 GRU 简要介绍

实践：实现基本CNN和RNN

第 7 章测验

章节 8: 监控与调试模型

PyTorch开发中常见错误

调试张量形状不匹配

检查设备放置 (CPU/GPU)

检查梯度问题（消失/爆炸）

使用 TensorBoard 可视化训练进度

训练/评估期间的指标记录

在 PyTorch 中使用 Python 调试器 (pdb)

实践：调试与可视化

第 8 章测验

计算损失

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参考文献

torch.nn.modules.loss, PyTorch Core Team, 2024 (PyTorch Foundation) - PyTorch 官方损失函数文档，包含 MSELoss、CrossEntropyLoss 和 BCEWithLogitsLoss 的用法及参数细节。
Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本综合性教科书，阐述了损失函数的数学和概念基础以及它们在神经网络训练中的作用。
Linear Classification: Support Vector Machine, Softmax, Andrej Karpathy and Fei-Fei Li, 2023 - 斯坦福大学 CS231n 课程讲义，涵盖了损失函数（特别是交叉熵）在分类任务中的理论背景和实际应用。
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2006 (Springer) - 一本基础教科书，从更广泛的机器学习角度，提供了关于各种损失函数（包括平方误差和交叉熵）的统计和概率视角。

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