PyTorch 实践：把理论变成代码

还记得 深度学习核心数学基础 的理论和 上篇：练习峰 的架构吗？这些理论怎么变成可运行的代码？ 本章用 PyTorch 全部实现出来——从张量操作到完整训练流程，真正从知道到做到。

本章概览

章节	内容	与前面章节的联系
引言：从理论到代码	PyTorch 的设计哲学与学习路径	为什么要用框架？
从 NumPy 到 PyTorch：张量的本质	从 NumPy 平滑过渡到 PyTorch	计算图 的实现
张量操作：数据在网络中的流动	张量操作详解	数据在计算图中如何流动
神经网络模块：搭建计算图	用 nn.Module 搭建网络	全连接：赤手空拳 和 卷积：发现装备 的代码实现
自动微分：PyTorch 的核心魔法	自动微分机制	反向传播算法 的 PyTorch 实现
优化器：用梯度更新参数	优化器与参数更新	梯度下降与优化算法 的多种变体
完整训练流程	完整训练流程	训练基础：登山纪律 的代码化
调试与可视化技巧	调试与可视化技巧	训练中的常见问题诊断
工程最佳实践	工程最佳实践	操控效率：效果、速度与硬件的三角权衡 中的效率优化
使用训练框架	使用训练框架	工程最佳实践 的工程化落地

学习路径

本章是前两章的实践延伸：

        graph LR
    A[数学基础<br/>理解原理] --> B[PyTorch 实践<br/>代码实现]
    C[神经网络<br/>知道建什么] --> B
    B --> D[你能独立搭建<br/>和训练神经网络]
    

核心认知：PyTorch 不是新技术，而是前两章理论的代码表达——每个 API 都有对应的数学概念。

前置知识

• 数学基础：深度学习核心数学基础 中的计算图、反向传播、梯度下降

• 神经网络概念：上篇：练习峰 中的全连接、CNN、训练流程

• Python 基础：熟悉 NumPy 数组操作

环境配置

pip install torch torchvision

如有 GPU：

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

贡献者与修订历史

查看详细修订记录

• dc35df2 2026-06-14 - Heyan Zhu: refactor: unify into two-chapter mountain-climbing narrative
• f1c39fd 2026-05-11 - Heyan Zhu: docs: deduplicate index & introduction; fix the latex export problem on index content structures
• 2dc78ed 2026-05-09 - Heyan Zhu: fix: address latex errors when building pdf
• f159d56 2026-05-08 - Heyan Zhu: fix: address complaints from the linter
• b55c384 2026-05-01 - Heyan Zhu: docs: fix document cross-references and add anchor tags
• 0cdb1e4 2026-04-29 - Heyan Zhu: feat: add model-serving chapter and update related content
• b20ef3e 2026-04-28 - Heyan Zhu: docs: update pytorch practice section with detailed explanations and code examples
• dcecce4 2026-01-26 - Heyan Zhu: docs: enrich math fundamentals documentation with code captions and TikZ visualizations
• 0c291d7 2025-12-10 - Heyan Zhu: docs: restructure course materials and add new content