进入 PyTorch

### 如何开始使用 PyTorch

#### 安装 PyTorch
对于初次使用者来说，安装合适的 PyTorch 版本至关重要。通常建议新手根据所参考项目的环境配置来选择相匹配的 PyTorch 版本[^2]。为了简化这一过程，官方提供了详细的指南帮助用户找到适合的操作系统、CUDA 版本对应的 PyTorch 发行版。

可以通过访问 [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/) 来获取最新的安装命令和支持信息。网站上有一个专门的部分用于指导不同平台下的安装方法，包括 Windows, macOS 和 Linux，并支持 CPU 或者多种 GPU 加速选项。

#### 学习基础概念
一旦完成了软件包的安装，学习一些基本的概念是非常有必要的。这包括张量(Tensor)操作、自动求导机制(Autograd)，以及构建神经网络模型的方式等。这些基础知识能够使开发者更好地理解框架内部的工作原理并有效地编写高效的代码。

#### 使用 TorchScript 创建可序列化模型
创建可以被保存并与无Python依赖项的过程加载的模型是通过 TorchScript 实现的[^1]。这对于部署到生产环境中尤其有用，因为它允许将训练好的模型转换成独立于原始开发环境的形式，从而提高了灵活性和性能优化的可能性。

#### 动手实践教程
参与实际项目练习有助于巩固理论知识。可以从简单的线性回归问题入手逐步过渡至更复杂的卷积神经网络(CNNs)或循环神经网络(RNNs)的应用场景。社区内有许多开源的例子可供借鉴，比如 torchvision 中提供的预训练模型可以直接用来做图像分类任务。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

for images, labels in train_loader:
    print(images.shape)
    break