Pytorch入门教程

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一、安装 PyTorch

推荐去 pytorch.org 官网生成适合你系统的安装命令。页面会根据你的系统、包管理器（pip/conda）、CUDA 版本给出精确命令。

最常见的安装方式（CPU 版，适合入门）：

pip install torch torchvision torchaudio

带 GPU 加速（CUDA 11.8 示例）：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

建议：先装 CPU 版跑通代码，等需要训练大模型时再切 GPU 版。配合 Jupyter Notebook 或 VS Code 写代码体验更好。

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二、学习路线（由浅入深，约 4-8 周）

第 1 阶段：打好基础（1-2 周）

目标：熟悉 Tensor 操作，像用 NumPy 一样用 PyTorch。

核心内容：

• 张量创建：torch.tensor, torch.zeros, torch.randn 等
• 基本运算：加减乘除、矩阵乘法 @ 或 torch.mm
• 索引切片、形状变换 view / reshape
• CPU ↔ GPU 切换：.to('cuda') 或 .cpu()
• 与 NumPy 互转：.numpy() 和 torch.from_numpy()

学习资源：

• 官方教程：张量入门（有中文版）
• 找几个 NumPy 练习题，用 PyTorch 重写一遍

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第 2 阶段：理解自动求导（3-5 天）

目标：搞懂 autograd 是怎么回事。

核心内容：

• requires_grad=True 是什么
• 前向计算后调用 .backward() 获取梯度
• 梯度会累积，所以要 optimizer.zero_grad()
• 用 with torch.no_grad(): 暂时关闭梯度计算

小练习：手动实现一个线性回归，用梯度下降更新参数，感受整个流程。

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第 3 阶段：搭建神经网络（2-3 周）

目标：能用 nn.Module 搭出各种网络结构。

核心内容：

• nn.Linear, nn.Conv2d, nn.RNN/LSTM 等常用层
• 激活函数：nn.ReLU, nn.Sigmoid, nn.Softmax
• 损失函数：nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss
• 优化器：optim.SGD, optim.Adam
• 标准训练循环的写法

必经项目：

1. MNIST 手写数字识别（最简单，一个全连接网络就行）
2. CIFAR-10 图像分类（上卷积神经网络 CNN）
3. 使用 torchvision 加载预训练模型做迁移学习

资源：

• 官方 60 分钟闪电战 必看
• 李沐的《动手学深度学习》PyTorch 版（d2l.ai），代码清晰，讲解透彻

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第 4 阶段：实战进阶（持续）

选一个你感兴趣的方向深入：

方向	推荐内容
CV	目标检测（YOLO 系列）、图像分割（U-Net）、GAN
NLP	用 nn.Transformer 做个翻译 / 情感分析，或直接上手 Hugging Face + PyTorch
强化学习	实现 DQN、PPO 玩 Gym 游戏
部署	模型转 ONNX、TorchScript，用 TorchServe 或 Flask 上线

好习惯：

• 把训练好的模型存下来：torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
• 用 TensorBoard 可视化训练曲线
• 多在 GitHub / PapersWithCode 上找开源代码跟着跑

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三、给你一个 4 周参考计划

• 第 1 周：安装 + 张量操作 + 自动求导 + 手写线性回归
• 第 2 周：学习 nn.Module、损失函数、优化器；跑通 MNIST 分类
• 第 3 周：学习 CNN，用 CIFAR-10 训练并调参，观察过拟合
• 第 4 周：选一个进阶方向，跑一个完整项目（比如迁移学习做图像分类），并保存/加载模型

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