作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述
PyTorch是一个基于Python语言和数值计算库NumPy的开源机器学习平台，是用于构建和训练神经网络的工具包。它提供了强大的GPU加速能力、自动求导机制、模块化设计等功能，适合于各种应用场景。本文将详细介绍PyTorch的使用方法和功能，包括数据的加载、模型搭建、模型训练、模型测试等，并给出一些具体的实例，帮助读者快速上手。
目标读者
- 有一定机器学习基础的人员
- 对深度学习有兴趣、想要了解更多的知识的读者
- 熟悉Linux环境或其他基于CPU的计算机环境的人员
- 需要用到GPU的硬件条件较好的读者
- 有相关编程经验的人员（比如Python、C/C++）
本文组织结构及主要内容
- 第1部分：PyTorch的安装配置及基础概念介绍
- 安装PyTorch
- PyTorch的一些基础概念
- Tensor：一种多维数组，类似于Numpy中的ndarray
- Autograd：自动求导引擎，可以对Tensor进行自动求导，实现反向传播
- GPU支持：利用GPU加速训练模型
- 模型保存与加载：保存或加载已训练好的模型
- 数据集加载器：用于加载数据集并创建批次迭代器
- 第2部分：模型构建及应用
- AlexNet模型
- VGG模型
- ResNet模型
- 自编码器
- GAN
- 第3部分&#