在人工智能领域

PyTorch 已成为深度学习框架的黄金标准之一

其动态计算图特性赋予开发者灵活的调试空间

而庞大的开源生态系统

更让模型部署与优化变得高效便捷

从计算机视觉到自然语言处理

PyTorch 以其简洁的 API 和强大的 GPU 加速能力

正在推动无数前沿项目的落地

→ PyTorch 是一个由 Meta AI（原Facebook） 开发并维护的开源深度学习框架。它以其直观灵活、动态计算图（Dynamic Computational Graph） 和 强大的GPU加速能力 而闻名，已成为当今学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。

→ PyTorch 2.0引入了 torch.compile 特性，在保持动态图灵活性的同时，通过即时编译（JIT）技术显著提升模型运行速度，进一步缩小了与静态图框架的性能差距。

→ 让研究人员能够快速验证创新想法，也让工程师能够高效地将模型落地应用。无论你是初涉深度学习的新手，还是经验丰富的从业者，PyTorch 都是你探索人工智能世界的强大伙伴。

深度学习模型的核心架构

卷积网络与全连接网络堪称两大基石

想玩转PyTorch

必须攻克——

→ 全连接网络作为神经网络的传统形态，通过将所有神经元两两相连，实现特征的抽象映射与分类决策。

→ 在深度学习模型中，全连接层常作为最终的输出层，将卷积网络提取的特征向量转化为具体的预测结果。

→ 从逻辑回归到多层感知机，全连接网络的设计思想贯穿于各类机器学习任务。

→ 卷积神经网络通过局部感知野与权值共享机制，能够自动提取图像中的空间特征。

→ 从边缘检测到语义分割，CNN 在图像分类、目标检测等任务中展现出统治力。

→ 其核心组件如卷积层、池化层与激活函数，共同构成了处理视觉信息的高效流水线。

无论是理解卷积核如何在特征图上滑动采样

还是掌握全连接层参数优化的数学原理

这些基础架构的底层逻辑都是进阶深度学习的必经之路

《职业全能培训库》PyTorch 2.0 专题课程

已为你系统梳理这些核心知识

—— 从框架新特性到网络搭建实战

两门精品课程将穿透理论迷雾

在 PyTorch2.0的最新生态中夯实架构设计能力

课程要点：

从环境搭建入手，介绍Tensor的定义、GPU的使用、如何自动求导、线性层API、激活函数API、损失函数API等，带领我们学好PyTorch2.0-全链接网络。

课程要点：

通过实际案例演示深入介绍如何应用卷积API、项目的具体预处理和数据增强、搭建模型、保存模型、如何定义推理过程等实际操作，帮助我们可以更好的掌握新特性的使用。