好问题 👍！如果你想系统学习 **PyTorch**，可以按模块分层次来学。我给你整理一个「PyTorch 学习清单表」，从最核心到常用扩展，覆盖 80% 以上的开发需求。
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# 📑 PyTorch 学习清单
| 模块 | 关键内容 | 说明 / 示例 |
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| **1. 基础（torch.Tensor）** | - 创建 Tensor（`torch.tensor`, `torch.randn`, `torch.zeros`）
- Tensor 属性（`shape`, `dtype`, `device`）
- 基本运算（加减乘除、索引切片、矩阵运算 `mm/matmul`）
- 广播机制 | PyTorch 的核心数据结构，几乎所有操作都基于它 |
| **2. 自动求导（torch.autograd）** | - `requires_grad=True`
- `backward()` 自动求梯度
- `grad` 属性
- `with torch.no_grad()` | 深度学习训练依赖的自动微分机制 |
| **3. 神经网络模块（torch.nn）** | - `nn.Module` 基类
- 常用层：`nn.Linear`, `nn.Conv2d`, `nn.Dropout`, `nn.BatchNorm`
- 激活函数：`ReLU`, `Sigmoid`, `Tanh`
- 容器：`nn.Sequential`, `nn.ModuleList`
- 常用损失函数：`MSELoss`, `CrossEntropyLoss` | 用来快速构建神经网络 |
| **4. 优化器（torch.optim）** | - `SGD`, `Adam`, `RMSprop`
- 常见用法：`zero_grad()`, `step()`
- 学习率调整：`optim.lr_scheduler` | 负责更新模型参数 |
| **5. 数据加载（torch.utils.data）** | - `Dataset` 自定义数据集
- `DataLoader` 批处理 & shuffle & 多线程
- 内置数据集（MNIST 等，来自 `torchvision`） | 解决大规模数据训练的问题 |
| **6. GPU 加速** | - `.to(device)` 或 `.cuda()`
- `torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")` | 利用显卡进行加速 |
| **7. 模型保存与加载** | - 保存参数：`torch.save(model.state_dict())`
- 加载参数：`model.load_state_dict(torch.load(...))` | 模型训练完要持久化保存 |
| **8. 高阶工具** | - `torch.nn.functional`（函数式 API，如 `F.relu`）
- `torch.distributed`（分布式训练）
- `torch.jit`（模型加速 & 部署）
- `torch.autocast`（混合精度训练） | 提升性能、扩展能力 |
| **9. 扩展库** | - `torchvision`（图像）
- `torchaudio`（语音）
- `torchtext`（NLP） | 方便调用现成模型和数据 |
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# 🔑 学习顺序推荐
1. **Tensor 基础**（先当作 NumPy 替代品来玩）
2. **autograd 自动求导**（理解梯度流）
3. **nn.Module + optim + loss**（最小训练循环）
4. **Dataset + DataLoader**（学会批处理）
5. **GPU 加速**（.cuda / .to）
6. **保存 / 加载模型**
7. **扩展功能**（半精度训练、分布式、多模态库）
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👉 总结一句话：
> PyTorch 的主线是 **Tensor → autograd → nn → optim → data → GPU → save/load**。
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要不要我帮你整理成一个「一周 PyTorch 学习计划」？每天学一点，1 周能把这张表过一遍，快速入门。
对！你抓住重点了 👍
在 **PyTorch 开发**里，常用的核心模块主要有这几个（按层次来看）：
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## 🔹 1. **`torch` 基础**
* `torch.Tensor` → 所有数据的核心类型
* 常用操作：索引、切片、加减乘除、矩阵运算（`torch.mm`、`torch.matmul`）
👉 可以把它理解成「比 NumPy 更强的张量库」。
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## 🔹 2. **`torch.autograd`（自动求导）**
* 这是 PyTorch 的「魔法」：
只要 `requires_grad=True`，它就会自动构建计算图，帮你算梯度。
* 常用的就是：
```python
x = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)
```
👉 用于 **反向传播**，深度学习训练的关键。
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## 🔹 3. **`torch.nn`（神经网络模块）**
* 提供 **层、损失函数、容器**，让你快速定义网络。
* `nn.Module` → 所有网络的基类
* `nn.Linear`、`nn.Conv2d`、`nn.ReLU`、`nn.CrossEntropyLoss` 等就是日常必备。
👉 可以理解为「把 `autograd` 封装起来，让写网络更方便」。
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## 🔹 4. **`torch.optim`（优化器）**
* 用于更新参数。
* 常见优化器：
* `optim.SGD`
* `optim.Adam`
* 使用套路：
```python
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
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## 🔹 5. （扩展）常用工具
* **`torch.utils.data`**
* `Dataset` / `DataLoader`：数据加载、批处理、多线程
* **`torchvision` / `torchaudio` / `torchtext`**
* 提供数据集 & 常用模型（ResNet, BERT 等）
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## ✅ 总结（开发最常用三件套）
* **建模** → `torch.nn`
* **求梯度** → `torch.autograd`
* **更新参数** → `torch.optim`
基本上你会发现：
> 80% 的 PyTorch 代码就是在围绕 **Tensor → autograd → nn → optim → data** 这几个模块转。
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要不要我帮你写一个「PyTorch 最小训练框架」，几乎涵盖 `autograd`、`nn`、`optim`、`data` 的核心套路？这样你看完能秒懂 PyTorch 主干逻辑。