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1. PyTorch基础
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张量（Tensors）： 学习 PyTorch 中表示数据的基本单元。了解如何创建、操作和使用张量。
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自动微分（Autograd）： 了解 PyTorch 的自动微分机制，这是训练神经网络的核心。
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模型定义和训练： 学习如何使用 PyTorch 定义神经网络模型、损失函数和优化器，并进行训练。
2. 数据处理和加载
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数据加载器（DataLoader）： 了解如何使用 DataLoader 加载训练和测试数据。
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数据预处理： 学习对数据进行预处理的常见方法，如变换、标准化等。
3. 模型保存和加载
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模型保存和加载： 学会如何保存和加载 PyTorch 模型的权重。
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模型转换（Model Conversion）： 了解如何将 PyTorch 模型转换为其他格式，以便在不同平台上部署。
4. 调试和可视化
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调试工具： 掌握使用 PyTorch 的调试工具，如打印、调试器等。
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可视化工具： 了解如何使用 TensorBoard 或其他可视化工具来监视训练过程。
5. PyTorch生态系统
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Torchvision： 学习使用 Torchvision 进行计算机视觉任务的常见操作。
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Transforms： 了解如何使用 PyTorch 的 Transforms 进行数据增强。
学习更多：
- PyTorch官方文档
- Fast.ai深度学习教程
在学习过程中，通过动手实践，尝试构建和训练简单的神经网络，熟悉 PyTorch 的基本操作和工作流程。