PyTorch 主要元件#
建立日期：2025 年 8 月 13 日 | 最後更新日期：2025 年 8 月 13 日
PyTorch 是一個靈活且強大的深度學習庫，提供了一套全面的工具，用於構建、訓練和部署機器學習模型。
PyTorch 基礎深度學習元件#
一些基礎的 PyTorch 元件包括：
Tensors - N 維陣列，作為 PyTorch 的基本資料結構。它們支援自動微分、硬體加速，並提供全面的數學運算 API。
Autograd - PyTorch 的自動微分引擎，它會跟蹤在張量上執行的操作，並動態構建計算圖，以便能夠計算梯度。
Neural Network API - 用於構建神經網路的模組化框架，包含預定義的層、啟用函式和損失函式。
nn.Module基類提供了一個簡潔的介面，用於建立具有引數管理的自定義網路架構。DataLoaders - 用於高效資料處理的工具，提供批次處理、隨機打亂和並行資料載入等功能。它們抽象了資料預處理和迭代的複雜性，從而實現了最佳化的訓練迴圈。
