快速入門Pytorch：張量維度變換與常用操作
這篇文章介紹了Pytorch張量的核心知識，包括基礎、維度變換、常用操作及練習建議。張量是Pytorch存儲數據的基本結構，類似NumPy數組，支持GPU加速和自動求導。創建方式有：從列表/數值用`torch.tensor()`，從NumPy數組用`torch.from_numpy()`，或用內置函數生成全0/1/隨機張量。 維度變換是關鍵操作：`reshape()`靈活調整形狀（元素總數不變），`squeeze()`去掉單維度，`unsqueeze()`增加單維度，`transpose()`和`permute()`交換維度。常用操作包括基礎算術運算、矩陣乘法`matmul()`、廣播機制（自動擴展維度運算）及聚合操作（`sum()`/`mean()`/`max()`等）。 文章建議通過練習鞏固張量操作，如維度調整、廣播機制和維度交換，以掌握“形狀語言”，爲後續模型構建奠定基礎。
閱讀全文Pytorch入門到實踐：用簡單例子理解模型構建
這篇Pytorch入門教程涵蓋核心知識點：Pytorch基於Python，動態計算圖優勢明顯，安裝簡單（`pip install torch`）。核心數據結構是張量（Tensor），支持GPU加速，可創建、操作（加減乘除、矩陣乘法）及與NumPy互轉。自動求導（autograd）通過`requires_grad=True`實現梯度計算，如`y=x²+3x`在x=2時導數爲7。線性迴歸模型繼承`nn.Module`定義，前向傳播實現`y=wx+b`。數據準備生成模擬數據（`y=2x+3+噪聲`），通過`TensorDataset`和`DataLoader`批量加載。訓練用MSE損失與SGD優化器，循環中梯度清零、反向傳播、參數更新，1000輪後驗證並可視化結果，學習到參數接近真實值。核心流程涵蓋張量操作、自動求導、模型構建、數據加載及訓練優化，可擴展至複雜模型。
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