🔥PyTorch 入门
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PyTorch 入门教程列表
文章分组
按三段查看
基础、实践、扩展三个阶段，按文章顺序排列。
基础篇
第 1 - 6 篇 · 6 个小节
概念、环境和整体流程。
扩展篇
第 16 - 20 篇 · 5 个小节
问题边界、替代方案和后续练习。
图文教程
图文文章
1 Pytorch小白从零学教程系列 - 教程目的与内容概述
第 1 篇6 张图1.3k 字我会把 PyTorch 入门看成一条训练闭环：数据变成张量，模型做前向计算，loss 衡量错误，反向传播更新参数，最后用验证集检查效果。
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2 PyTorch简介
第 2 篇6 张图1.4k 字PyTorch 的核心不是某一个 API，而是把张量计算、自动求导、模型模块和优化器串成一套可调试的训练流程。
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3 PyTorch环境搭建：安装PyTorch
第 3 篇6 张图1.4k 字PyTorch 安装不要复制旧命令。不同系统、Python 版本和 CUDA 版本对应不同安装方式，最稳妥的是用官方安装选择器生成命令。
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4 Pytorch小白从零学教程系列：环境搭建之配置环境
第 4 篇6 张图1.5k 字深度学习项目很容易被环境差异影响。依赖版本、数据路径、随机种子和设备选择都要明确记录，否则结果很难复现。
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5 Pytorch小白从零学教程：只生成张量基础之张量的定义与构造
第 5 篇6 张图1.4k 字张量是 PyTorch 的基本数据结构。学习张量时不要只看值，更要看 shape、dtype、device 和 requires_grad。
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6 Pytorch小白从零学教程系列：张量的基本操作
第 6 篇6 张图985 字张量操作的难点通常不在公式，而在维度。加减乘除、矩阵乘法、转置和广播都要先确认形状是否符合预期。
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7 Pytorch小白从零学教程：张量的索引与切片
第 7 篇6 张图1.0k 字索引和切片看似基础，但会直接影响模型输入。尤其是批次维度和通道维度，一旦切错，模型可能还能跑，却学不到正确东西。
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8 自动求导之求导的基本概念
第 8 篇6 张图1.6k 字自动求导让 PyTorch 能从 loss 反推出每个参数应该怎么调整。理解计算图，比死记 backward() 更重要。
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9 使用torch.autograd实现自动求导
第 9 篇6 张图1.5k 字线性回归是理解 autograd 的好例子。它把模型训练拆成最小闭环：预测、算错、求梯度、更新参数。
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10 神经网络基础：神经网络的基本结构
第 10 篇6 张图1.5k 字神经网络可以看成一串可学习变换。线性层负责组合特征，激活函数引入非线性，输出层把结果变成任务需要的形状。
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11 神经网络基础之如何定义模型
第 11 篇6 张图1.4k 字用 nn.Module 定义模型时，init 放层，forward 放数据流。两者分清，模型才容易调试。
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12 Pytorch小白从零学教程：神经网络基础之激活函数的使用
第 12 篇6 张图1.7k 字激活函数让网络不只是线性叠加。不同任务会用不同激活：隐藏层常用 ReLU，二分类常见 Sigmoid，多分类常见 Softmax 或直接交给交叉熵处理。
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13 定义损失函数
第 13 篇6 张图1.4k 字损失函数告诉模型什么叫错。回归、二分类、多分类的 loss 不同，输出张量形状和标签格式也要匹配。
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14 PyTorch小白从零学教程系列：模型训练之选择优化器
第 14 篇6 张图1.9k 字优化器决定参数怎么根据梯度更新。SGD 适合做清晰基线，Adam 更容易上手，但学习率和正则化仍然要认真调。
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15 PyTorch 小白从零学教程系列：只生成模型训练之训练循环的实现
第 15 篇6 张图1.2k 字训练循环看似重复，但顺序很重要：前向计算、计算 loss、清梯度、反向传播、更新参数，再记录指标。
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16 PyTorch小白从零学教程系列：模型评估与调优之评估模型性能
第 16 篇6 张图1.6k 字评估阶段要关闭训练行为和梯度计算。model.eval() 和 torch.no_grad() 能减少不必要计算，也避免 BatchNorm、Dropout 等行为混乱。
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17 Pytorch小白从零学教程：模型评估与调优之过拟合与正则化
第 17 篇6 张图1.5k 字过拟合通常表现为训练集越来越好，验证集开始变差。正则化、数据增强、早停和更好的划分都可以帮助模型泛化。
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18 模型超参数调优
第 18 篇6 张图1.4k 字PyTorch 调参不应该一上来做大范围搜索。先用小实验确认学习率、batch size、模型容量和训练轮数的大致范围。
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19 PyTorch小白的学习总结
第 19 篇6 张图1.2k 字学完入门后，最有价值的是留下一套自己的训练模板。下一次做新任务时，只换数据和模型，不重新猜流程。
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20 PyTorch 小白从零学教程系列之未来学习方向
第 20 篇6 张图1.5k 字下一步可以学迁移学习、预训练模型、分布式训练和部署。但无论方向多新，都要先保证数据、训练、评估、保存和回滚闭环可靠。
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