📘 明日香 · PyTorch 快速入门保姆级教程

学会 20% 的核心，解决 80% 的问题

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🎯 项目初衷

如果你也曾被官方文档的晦涩难懂、或者面面俱到却抓不住重点的长篇教程劝退过——
那么你来对地方了。

这份教程是我在学习深度学习与 PyTorch 过程中，将个人笔记反复优化、结合 AI 辅助打磨而成。
全篇 10+ 万字，专为 PyTorch 0 基础的同学设计，只有一个目标：

用尽可能少的篇幅，帮你掌握最实用的技能。

只讲 20% 的核心功能，但足以覆盖你日常开发中 80% 的使用场景。

没有那些故弄玄虚的专业术语堆砌，不刻意营造“高深感”，也不绕弯子，而是真的站在学习者的角度，把复杂的原理拆解成通俗易懂的步骤，从基础到进阶层层递进。

完整笔记内容在source文件夹中，推荐在线阅读。

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📖 完整目录

点击展开目录（共 20 章）

一. 前言
二. PyTorch 安装
三. 张量 Tensor

• 3.1 张量基础
• 3.2 常用张量创建与操作
• 3.3 随机数与抽样
• 3.4 张量的布尔操作
• 3.5 张量的索引
• 3.6 张量变换
• 3.7 张量的基本运算

四. GPU 运算
五. 自动微分

• 5.1 数学概念
• 5.2 自动微分的使用
• 5.3 detach
• 5.4 no_grad
• 5.5 grad_fn
• 5.6 autograd.grad

六. 自动微分练习
七. 数据加载与处理

• 7.1 DataSet
• 7.2 DataLoader
• 7.3 划分数据集

八. 常用图像处理

• 8.1 图像读取
• 8.2 图像变换

九. 基本神经网络层

• 9.1 全连接层
• 9.2 ReLU 层
• 9.3 Sequential 容器
• 9.4 批归一化层
• 9.5 Dropout 层

十. 常用激活函数层

• 10.1 LeakyReLU
• 10.2 SiLU
• 10.3 Sigmoid
• 10.4 Tanh

十一. 常用损失函数层

• 11.1 BCEWithLogitsLoss
• 11.2 CrossEntropyLoss
• 11.3 L1 Loss
• 11.4 MSE Loss
• 11.5 Smooth L1 Loss

十二. 自定义神经网络

• 12.1 自定义层
• 12.2 模型参数初始化
• 12.3 自定义模型

十三. 常用卷积层

• 13.1 图像卷积
• 13.2 最大池化
• 13.3 平均池化
• 13.4 自适应池化
• 13.5 上采样
• 13.6 转置卷积
• 13.7 展平层
• 13.8 2D 批归一化

十四. 经典卷积网络解析

• 14.1 LeNet-5
• 14.2 AlexNet
• 14.3 VGGNet
• 14.4 ResNet
• 14.5 U-Net

十五. 卷积的使用技巧

• 15.1 卷积核大小选择
• 15.2 通道数设计
• 15.3 网络深度
• 15.4 池化层选择

十六. 循环神经网络层

• 16.1 RNN
• 16.2 LSTM
• 16.3 GRU
• 16.4 Transformer
• 16.5 一维卷积
• 16.6 一维池化
• 16.7 嵌入层

十七. 优化器

• 17.1 完整训练与评估流程
• 17.2 SGD
• 17.3 Adagrad
• 17.4 Adam
• 17.5 RMSprop
• 17.6 优化器进阶用法
• 17.7 学习率调度器

十八. 模型参数与结构

• 18.1 参数保存与加载
• 18.2 断点续训
• 18.3 模型结构分析

十九. 其它实用功能

• 19.1 FP16 半精度训练
• 19.2 FP16 半精度推理
• 19.3 进度条

二十. 总结

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🚀 适合谁看？

• 刚入门深度学习，想找一个“能看懂、能跑通”的 PyTorch 教程
• 被官方文档劝退过，需要更通俗、更聚焦的讲解
• 希望快速上手做项目，不想被过多理论细节拖慢进度
• 有一定基础，但想系统梳理 PyTorch 核心 API 的开发者

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✨ 教程特色

• ✅ 10 万字精讲：内容扎实，但绝不注水
• ✅ 保姆级节奏：手把手带你写代码，每一步都讲清“为什么”
• ✅ 聚焦核心：只讲 20% 的高频用法，覆盖 80% 的实际场景
• ✅ 经典案例：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、U-Net 等网络逐行解析
• ✅ 前沿覆盖：Transformer、半精度训练、断点续训等实用技能
• ✅ 多平台阅读：知乎、掘金、微信公众号，随时可看

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📚 在线阅读

• 知乎专栏
• 稀土掘金
• 微信公众号 Narrastory

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📄 许可证

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