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、
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