零基礎學Pytorch：從張量到神經網絡的入門指南

這篇文章介紹了PyTorch的核心內容及基礎應用。PyTorch以靈活直觀、語法接近Python著稱，適合深度學習初學者，支持GPU加速和自動求導。核心內容包括： 1. **張量（Tensor）**：基礎數據結構，類似多維數組，支持從數據、全0/1、隨機數創建，可與NumPy互轉，支持形狀操作、算術運算（元素級/矩陣）及設備轉換（CPU/GPU）。 2. **自動求導**：通過`autograd`實現自動微分，設置`requires_grad=True`的張量會被追蹤計算歷史，調用`backward()`自動計算梯度，如函數`y=x²+3x-5`在`x=2`時梯度爲7.0。 3. **神經網絡構建**：基於`torch.nn`模塊，包含線性層（`nn.Linear`）、激活函數、損失函數（如MSE）和優化器（如SGD），支持自定義模型類和`nn.Sequential`組合。 4. **實戰線性迴歸**：生成模擬數據`y=2x+3+噪聲`，定義線性模型、MSE損失、