pytorch学习完成

pytorch/官方教程/08.md

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 作者：Jeremy Howard，[fast.ai](https://www.fast.ai)。 感谢 Rachel Thomas 和 Francisco Ingham。
 
-我们建议将本教程作为笔记本而不是脚本来运行。 要下载笔记本（`.ipynb`）文件，请单击页面顶部的链接。
 
 PyTorch 提供设计精美的模块和类[`torch.nn`](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html)，[`torch.optim`](https://pytorch.org/docs/stable/optim.html)，[`Dataset`](https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=dataset#torch.utils.data.Dataset)和[`DataLoader`](https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=dataloader#torch.utils.data.DataLoader)神经网络。 为了充分利用它们的功能并针对您的问题对其进行自定义，您需要真正了解它们在做什么。 为了建立这种理解，我们将首先在 MNIST 数据集上训练基本神经网络，而无需使用这些模型的任何功能。 我们最初将仅使用最基本的 PyTorch 张量函数。 然后，我们将一次从`torch.nn`，`torch.optim`，`Dataset`或`DataLoader`中逐个添加一个函数，以准确显示每个函数，以及如何使代码更简洁或更有效。 灵活。