深度学习pytorch复习资料

### 关于PyTorch深度学习复习资料

对于希望深入理解和复习PyTorch相关内容的人士，《Deep Learning with PyTorch》是一本由LeCun推荐并得到广泛认可的权威教材，该书不仅提供了理论讲解，还附带了GitHub上的配套代码资源供读者实践操作[^1]。

另外，《深度学习框架PyTorch：入门与实践》同样作为一本优秀的参考资料，能够帮助使用者更好地理解如何运用PyTorch构建模型以及解决实际问题。这本书籍通过具体的案例分析和详细的说明指导初学者逐步掌握这一强大的工具集。

为了巩固所学的知识点，在线平台提供的大量练习题也是不可或缺的一部分。这些题目覆盖了从基础知识到高级应用的不同层次，有助于加深记忆并提升解决问题的能力[^2]。

此外，参与开源项目的开发也是一种非常有效的学习方式。这不仅能接触到真实的编程场景，还可以与其他开发者交流经验和技术心得，从而加速个人成长过程[^3]。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

此段代码展示了如何利用`torchvision.datasets`模块下载MNIST手写数字图片集合，并设置相应的预处理函数来转换输入格式；接着创建了一个训练用的数据迭代器实例，以便后续可以直接调用它来进行批量读取样本的操作。