解锁AI核心！PyTorch十大必会算法（模块）

保姆级教程，从入门到进阶！想玩转深度学习？PyTorch是你必须掌握的利器！它不仅是学术研究的首选，更是工业界的新宠。今天用一篇文章，带你速通PyTorch最核心的十大算法和模块！干货满满，提议收藏！⭐

1. 张量（Tensor） – 一切的基石

PyTorch的数据基础，就是多维数组“张量”。它就像是NumPy的NDarray，但强劲之处在于能在GPU上运行，速度极快！

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 创建张量

print(x * 2) # 支持各种数学运算

2. 自动求导（Autograd） – 智能的“引擎”

这是PyTorch的灵魂！它能自动计算梯度（导数），神经网络才能通过梯度下降进行学习。

x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # 开启梯度跟踪

y = x**2

y.backward() # 自动反向传播

print(x.grad) # 打印梯度：4.0 (由于 dy/dx = 2x)

3. 线性层（Linear Layer） – 网络的基础构件

也叫全连接层（Fully Connected Layer），是构建神经网络最基础的模块

“(y = Wx + b)”。

linear_layer = torch.nn.Linear(in_features=10, out_features=5) # 10维输入，5维输出

4. 卷积神经网络（CNN） – 图像识别的王者

专门处理图像等网格化数据的利器。核心是卷积层，能有效提取局部特征（如边缘、纹理）。

–

“nn.Conv2d”: 用于图像

– 经典模型：ResNet, VGG 都是CNN的杰出代表。

5. 循环神经网络（RNN） – 处理序列数据

专为序列数据（如文本、时间序列）设计，具有“记忆”功能。

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“nn.RNN”,

“nn.LSTM”（长短期记忆网络）：解决长期依赖问题，是自然语言处理的基石。

6. Transformer – 如今的霸主

彻底改变了NLP格局的算法！核心是自注意力机制，能并行处理序列，效果远超RNN。

– 基石模型：BERT, GPT 都基于Transformer。

– 目前更是广泛应用于计算机视觉（ViT） 领域。

7. 损失函数（Loss Function） – 衡量“差距”的尺子

模型预测值与真实值差多少？损失函数说了算。

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“nn.MSELoss()”: 用于回归问题（如预测房价）。

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“nn.CrossEntropyLoss()”: 用于分类问题（如图像分类）。

8. 优化器（Optimizer） – 模型的“教练”

它根据损失函数的梯度来更新模型参数，让模型越来越准。

–

“torch.optim.SGD”: 随机梯度下降。

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“torch.optim.Adam”: 最常用的优化器，效果一般更好。

9. 激活函数（Activation Function） – 引入非线性

没有它，神经网络就只是多层线性变换，无法拟合复杂函数。

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“nn.ReLU()”: 最常用，解决梯度消失问题。

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“nn.Sigmoid()” /

“nn.Tanh()”: 用于特定输出层。

10. 数据加载与处理（DataLoader） – 数据“后勤官”

管理海量数据的加载、批处理和打乱，是训练模型不可或缺的一环。

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

✨ 学习路径提议：

入门：掌握 1, 2, 3, 7, 8, 9，你就能搭建一个简单的神经网络进行MNIST手写数字识别了！

进阶：深入 4（CNN） 进行图像分类，或 5/6（RNN/Transformer） 进行文本处理。

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