一、 PyTorch简介

基于Python的深厚度学库、深厚度学方向、机器学方向、天然语言处理方向的一些网站，巨大都通过Python来实现。PyTorch因其高大效、灵活和容易于用的特性，成为深厚度学领域的烫门框架。

安装和周围搭建是开发深厚度学应用的少许不了准备干活。PyTorch支持许多种平台，可在Windows、Linux和MacOS上运行。从官网pytorch.org下载发行版或从源码构建。安装PyTorch后 用Anaconda或普通Python说明白器创建Python周围，用于管理麻烦的依赖项。

二、 基本操作与神经网络

PyTorch给了丰有钱的张量操作，如加法、乘法、合并、转置等。张量是PyTorch中最基础的类型，代表许多维数组，用于数字运算和线性代数操作。

神经网络是深厚度学的基本架构，在PyTorch中用张量和自动微分来实现。PyTorch能构建轻巧松的神经网络和麻烦的卷积神经网络， 适用于图像识别、语音处理、天然语言处理等优良几个领域。

三、 动手实践：深厚度学应用

《动手学深厚度学PyTorch版》是一本面向实践的深厚度学教程，旨在通过动手实践帮读者掌握深厚度学的核心概念和手艺。本书通过详细的代码示例，引导读者进行深厚度学相关实践，如模型训练、数据处理等。

本书包含丰有钱的案例，如用PyTorch进行CIFAR10数据集上的图像分类任务。通过实例演示，读者能深厚入了解深厚度学在现实世界中的应用。

四、 模型的保存和加载

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
class Net:
    def __init__:
        super.__init__
        self.conv1 = nn.Conv2d
        self.conv2 = nn.Conv2d
        self.fc = nn.Linear
    def forward:
        x = nn.functional.relu, ...))
        x = nn.functional.relu, ...))
        x = x.view
        x = self.fc
        return nn.functional.log_softmax
net = Net
optimizer = optim.SGD, lr=..., momentum=...)
criterion = nn.CrossEntropyLoss
loader = data.DataLoader
# Save model
torch.save, 'model.pth')
# Load model
model = Net
model.load_state_dict)

PyTorch是一个功能有力巨大且容易用的深厚度学框架，它能帮开发者在短暂时候内实现深厚度学应用。基本操作、神经网络和模型的保存和加载是PyTorch中的关键有些。

这些个观点。