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3. PyTorch 基础知识

导读: 什么是PyTorch？我们如何用PyTorch快速实现一个完整的神经网络训练流程？

这一节课将会正式以熟悉图像分类任务为牵引，快速学习pytorch的基本知识。整体流程是，1.python基础知识，2.认识一张图像，3.构建一个深度学习训练和测试流程。每个任务都以源码为主来解释。

本教程目标：

1. python基础知识。
2. 认识一张图像。
3. 构建训练和测试流程。

本教程内容：

0. 快速开始

方法一：colab已经自动帮我们安装好了torch库，我们可以直接使用。建议可以直接先使用在线的编译器，先快速理解知识点。

方法二：在vscode/pycharm上通过pip install 来安装torch,torchvision

1.看代码学习

学习流程就是，用colab上传三个demo.ipynb，和图片。然后直接看着代码学习，运行代码，理解代码含义。弄懂每行代码在做什么，那么你已经可以说是入门了深度学习中一个基础任务，图像分类技术。最重要的是，掌握了深度学习构建训练的流程，数据集，训练，测试，评估指标等等。其他深度学习技术在整体框架上大同小异。

2.练习测试

在学习完之后，可以自行的去尝试做课后练习，巩固概念，加深理解。