PyTorch真不难！学完这56页就懂了

。PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究小组（FAIR）开发。下面是对PyTorch中一些常用函数和功能的分类和简要介绍：1. 图像和视觉处理torchvision: PyTorch的一个子库，提供了用于图像分类、目标检测和图像分割的预训练模型，以及数据加载和转换工具。transforms: 用于图像的预处理和增强，如裁剪、翻转、标准化等。2. 神经网络构建torch.nn: 包含构建神经网络所需的所有模块和层，如卷积层、循环层、全连接层等。nn.Module: 所有神经网络模块的基类，你可以通过继承这个类来定义自己的网络结构。3. 训练和优化torch.optim: 提供了多种优化算法，用于训练网络。torch.nn.functional: 包含神经网络中的激活函数、损失函数等。4. 模型保存和加载torch.save 和 torch.load: 用于保存和加载模型的状态或整个模型。5. 函数式接口torch.Tensor: PyTorch的核心数据结构，用于存储和操作数据。自动求导: PyTorch的自动微分系统，允许你通过torch.autograd来自动计算梯度。6. 数据处理和转换DataLoader: 一个迭代器，提供批量数据加载、打乱数据、并行加载等功能。Dataset: 用于自定义数据集的类，你可以通过继承这个类来加载自己的数据。7. 高级数据处理和转换DataParallel 和 DistributedDataParallel: 用于在多GPU上并行训练模型。8. 模型分析和调试9. 高级网络构建10. 优化和调参11. 特殊用途函数和实用工具torch.cuda: 用于管理CUDA操作，使PyTorch可以在NVIDIA GPU上运行。12. 高级数学和统计函数torch.linalg: 提供了线性代数操作的接口。torch.distributions: 提供了概率分布和采样工具，用于生成和处理随机变量。PyTorch的灵活性和易用性使其成为深度学习研究和开发的热门选择。通过掌握上述的常用函数和功能，你可以更有效地进行深度学习模型的开发和训练。