pytorch 思维导图

PyTorch是一个基于Python的深度学习库，其设计哲学强调动态计算图和易用性。如果你想要创建一个关于PyTorch的思维导图，可以包括以下几个关键部分：

1. **核心组件**：
- `Tensor`：张量，PyTorch的核心数据结构，类似于NumPy的数组，支持自动求梯度功能。
- `nn.Module`：基础模块，用于封装神经网络层，支持前向传播和反向传播。

2. **模块体系**：
- `nn`模块：包含各种预定义的神经网络层如线性层、卷积层等。
- 自定义模块：用户可以自定义层或模型。
- `Sequential`：顺序连接多个模块。

3. **计算图管理**：
- `autograd`：自动微分模块，实现对张量的梯度计算。
- `.backward()`：计算并返回张量的梯度。

4. **训练流程**：
- `DataLoader`：处理数据加载和迭代。
- `optim`：优化器，如Adam、SGD等。
- `loss`函数：损失函数，衡量模型预测与真实标签之间的差异。

5. **高级特性**：
- `Module`类继承自`nn.Module`：继承机制使得复用和组合模块变得容易。
- `jit`：即时编译，提高模型推理速度。
- `Transformers`：预训练模型库，如BERT和Transformer。