一、PyTorch 简介

PyTorch 是由 Facebook AI Research 团队开发的开源深度学习框架。它以动态图机制、灵活性强、易于调试而著称，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和学术研究。

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二、安装 PyTorch

2.1 通过官网选择安装命令（推荐）

访问官网安装页面：
https://pytorch.org/get-started/locally/

选择操作系统、Package、Python版本、CUDA版本，自动生成安装命令。

2.2 pip 安装（CPU 版本）

pip install torch torchvision torchaudio

2.3 pip 安装（GPU + CUDA 版本示例）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

注意：需安装对应版本的 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit。

2.4 conda 安装（推荐 Anaconda 用户）

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

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三、验证安装

import torch
print(torch.__version__)
print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available())

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四、PyTorch 基本使用

4.1 创建张量

import torchx = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
y = torch.ones(3)
print(x + y)

4.2 Tensor 与 NumPy 互转

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])
b = torch.from_numpy(a)
c = b.numpy()

4.3 使用 GPU

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
x = torch.rand(3, 3).to(device)

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五、构建神经网络模型

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, 10)def forward(self, x):x = F.relu(self.fc1(x))return self.fc2(x)

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六、训练模型示例

model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(10):# 假设有 inputs 和 labelsoutputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()

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七、保存与加载模型

保存

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

加载

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

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八、常见问题

Q1: 安装后 torch 无法导入？

请检查当前环境是否为正确的 Python 解释器，并确保 PyTorch 安装成功。

Q2: CUDA 不可用？

请确认：

• 安装的 PyTorch 是 GPU 版本
• 安装了兼容的 CUDA 驱动和工具包
• 显卡驱动安装无误

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九、学习资源推荐

• PyTorch 中文文档
• 官方文档
• 动手学深度学习（PyTorch）
• 深度学习 100 例项目

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