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学前导读：PyTorch 这一章到底在学什么

这一章不是在教“某几个 API”，而是在帮你搭出深度学习训练的最小工程闭环。

这一章的主线​

学完这一章后，你应该能自己把一个最小深度学习训练流程搭起来。

这一章更适合新人的学习顺序​

  1. 先看 Tensor
  2. 再看自动求导
  3. 再看 nn.Module
  4. 再看 DataLoader
  5. 最后把它们串进训练循环

这比一上来直接啃完整训练代码更容易稳住。

这一章最该先抓住什么​

  • Tensor 是深度学习里的基础数据容器
  • autograd 负责自动算梯度
  • nn.Module 负责组织网络结构
  • DataLoader 负责批量喂数据
  • training loop 负责把这些东西真正跑起来

新人最容易卡住的地方​

  • 看不懂 shape
  • 不知道 forward / backward / step 各自做了什么
  • 代码能跑，但不理解每个对象在训练流程里扮演什么角色