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。
📑 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 |
🔑 学习顺序推荐
- Tensor 基础（先当作 NumPy 替代品来玩）
- autograd 自动求导（理解梯度流）
- nn.Module + optim + loss（最小训练循环）
- Dataset + DataLoader（学会批处理）
- GPU 加速（.cuda / .to）
- 保存 / 加载模型
- 扩展功能（半精度训练、分布式、多模态库）
👉 总结一句话：
PyTorch 的主线是 Tensor → autograd → nn → optim → data → GPU → save/load。
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）：
🔹 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」。
🔹 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。
🔹 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」。
🔹 4. torch.optim（优化器）
-
用于更新参数。
-
常见优化器：
optim.SGDoptim.Adam
-
使用套路：
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
🔹 5. （扩展）常用工具
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torch.utils.dataDataset/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）
✅ 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。
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。