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PyTorch是一个开源的人工智能库，尤其适用于深度学习，它的设计强调动态计算图，使得研究人员能够快速迭代和调试模型。Quickstart是PyTorch提供的入门指南，旨在帮助新手快速上手。

以下是几个简单的步骤，带你开始使用PyTorch：

1. **安装**：首先，确保你已经安装了Python以及pip包管理器。然后，可以在命令行中运行`pip install torch torchvision`来安装PyTorch和其相关的图像处理库torchvision。

2. **环境配置**：如果你计划在GPU上加速训练，需要安装CUDA和cuDNN。官网有详细的教程指导如何设置。

3. **基本操作**：导入必要的模块开始编写代码。例如，创建张量（类似于NumPy数组但支持自动梯度）：

   import torch
   x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])  # 创建张量

4. **构建模型**：使用PyTorch的神经网络模块（nn.Module）定义一个模型，如一个简单的线性分类器或卷积神经网络。

5. **训练过程**：数据预处理、定义损失函数和优化器，然后通过`model.train()`进入训练模式，并使用`.forward(input)`运行模型进行前向传播。

6. **加载预训练模型**：如果你想从头开始训练，可以使用`torch.hub.load()`加载预训练模型作为起点。

7. **保存和加载模型**：使用`.save()`和`.load_state_dict()`来保存和加载模型状态。