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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
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：

  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：

  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。