Caffe2 - 前言

PyTorch 教程

欢迎来到 PyTorch 教程，PyTorch 是一个强大且广泛使用的开源机器学习框架。我们将探索其核心概念，学习如何构建和训练神经网络 (neural networks)，并利用其能力完成图像分类 (image classification) 等任务。本教程也回顾了 Caffe2 的传承，它已合并到 PyTorch 中，为框架带来了生产级别的特性。

受众

本教程面向对深度学习感兴趣的软件工程师、数据科学家、研究人员和学生。它适合那些希望学习一个灵活、Python 友好型框架的人，无论是构建简单模型还是最先进的深度学习系统。对于那些从其他框架过渡或希望高效部署模型的人也很有益。

先决条件

在开始之前，扎实的 Python 编程基础至关重要。熟悉基本的机器学习概念（如训练 (training)、测试 (testing)、特征 (features)、标签 (labels)）以及线性代数/微积分基础将有所帮助。有 NumPy 经验是加分项，因为 PyTorch 的张量 (Tensor) 与其类似。虽然不是严格要求，但具备一些神经网络的背景知识将更容易理解相关概念。