PyTorch 教程-PyTorch基础
理解使用PyTorch所需的所有基本概念至关重要。PyTorch完全基于张量（Tensors）。张量具有执行操作的功能。除此之外，还有许多其他概念是执行任务所需的。
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PyTorch 教程-PyTorch中的torch.nn模块
PyTorch提供了torch.nn模块，以帮助我们创建和训练神经网络。我们将首先在MNIST数据集上训练基本的神经网络，不使用这些模型的任何特征。我们仅使用基本的PyTorch张量功能，然后逐步添加torch.nn中的一个特征。torch.nn为我们提供了许多类和模块，用于实现和训练神经网络。
PyTorch 教程-PyTorch 包
PyTorch是一个针对使用CPU和GPU进行深度学习的优化张量库。PyTorch拥有丰富的包，用于执行深度学习概念。这些包帮助我们进行优化、转换、损失计算等。让我们简要了解这些包。
PyTorch 教程-PyTorch安装教程
要进行安装，首先你需要选择你的偏好，然后运行安装命令。你可以选择在本地开始安装，也可以选择使用云合作伙伴。在下面的图表中，"Stable" 显示了最新支持和测试的PyTorch版本（1.1），适用于许多用户。如果你想要最新的1.1版本，但不是经过完全测试和支持的版本，那么你需要选择 "Preview (Nightly)"。
PyTorch 教程-什么是PyTorch？
PyTorch 是基于 Torch 库的计算机软件的一小部分。它是由 Facebook 推出的深度学习框架。PyTorch是用于 Python 编程语言的 机器学习库，用于诸如 自然语言处理 等应用。
PyTorch 教程-PyTorch 教程
PyTorch教程旨在服务初学者和专业人士。我们的教程涵盖了深度学习的所有基本和高级概念，如深度神经网络和图像处理。PyTorch是一个深度学习框架，它是基于Torch的Python机器学习包。这个教程设计得非常简单，使我们能够以非常高效的方式在PyTorch上实现深度学习项目。
