PyTorch 介绍 | LEARN THE BASICS

大多数机器学习流程都包括数据、创建模型、优化模型参数，以及保存训练模型工作。该教程向你介绍一个在PyTorch上实现的完整的机器学习工作流，并提供了了解这些概念详细信息的链接。

我们将使用FashionMNIST数据集训练一个神经网络，用以预测输入图片是否属于以下几类：T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, or Ankle boot。

本教程假设你对Python和深度学习概念有一个基础的了解。

运行教程代码

你可以利用两种方法运行该教程：

• In the cloud：这是最容易开始的方法！每一节的最上面都有“Run in Microsoft Learn”链接（现在似乎是“Run in Google Colab”），这将在Microsoft Learn中打开一个集成的notebook，这是带有代码的一个完全托管的环境。
• Locally：这种方法要求你首先要在本地安装PyTorch和TorchVision（安装介绍）。下载notebook或者把代码拷贝到你最爱的IDE。

怎样使用该指南

如果你熟悉其它深度学习框架，首先查看0. Quickstart快速熟悉PyTorch的API。

如果你是一个新手，直接进入我们分步指南的第一部分：1. Tensors。

0. Quickstart
1. Tensors
2. Datasets and DataLoaders
3. Transforms
4. Build Model
5. Automatic Differentiation
6. Optimization Loop
7. Save, Load and Use Model

标签：教程,BASICS,Run,Learn,Tensors,PyTorch,LEARN,Microsoft
来源： https://www.cnblogs.com/DeepRS/p/15726216.html