


【AI 开发从入门到进阶 · 04】PyTorch 第一课:Tensor、自动求导与那套万能的「五步训练循环」
本文系统介绍PyTorch入门核心内容:为何选择PyTorch(动态图、生态优势)、Tensor的自动求导机制、构建神经网络的四大组件(nn.Module、Loss、Optimizer、DataLoader),并通过MNIST手写数字识别实战演示“五步训练循环”——前向传播、计算损失、反向传播、清零梯度、参数更新。强调zero_grad()、no_grad()、CrossEntropyLoss不加Softmax等关键细节,附可视化分析与排错清单。下篇将深入CNN卷积网络,提升图像分类性能。


