輕鬆掌握Pytorch基礎：張量操作與自動求導詳解

這篇文章介紹了PyTorch中張量（Tensor）的基礎內容。張量是存儲和操作數據的基本單位，類似NumPy數組但支持GPU加速，是神經網絡核心結構。創建方式包括從列表/NumPy數組（`torch.tensor()`/`as_tensor()`）和構造函數（`zeros()`/`ones()`/`rand()`等）。 基本屬性有形狀（`.shape`/`.size()`）、數據類型（`.dtype`）和設備（`.device`），可通過`.to()`轉換類型或設備。主要操作包括算術運算（加減乘除、矩陣乘法）、索引切片、變形（`reshape()`/`squeeze()`/`unsqueeze()`）及拼接拆分（`cat()`/`stack()`/`split()`等）。 自動求導是核心，通過`requires_grad=True`追蹤梯度，`backward()`觸發梯度計算，`grad`獲取梯度值。需注意非葉子節點梯度處理、梯度累加及`detach()`分離張量。掌握張量操作和自動求導是神經網絡學習的基礎。