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内容概要：本文作为PyTorch的入门指南，首先介绍了PyTorch相较于TensorFlow的优势——动态计算图、自动微分和丰富API。接着讲解了环境搭建、PyTorch核心组件如张量（Tensor）、autograd模块以及神经网络的定义方式（如nn.Module），并且给出了详细的神经网络训练流程，包括前向传播、计算损失值、进行反向传播以计算梯度，最终调整权重参数。此外还简要提及了一些拓展资源以便进一步探索这个深度学习工具。 适用人群：初次接触深度学习技术的新学者和技术爱好者，有一定程序基础并希望通过PyTorch深入理解机器学习算法实现的人。 使用场景及目标：该文档有助于建立使用者对于深度学习及其具体实践有更加直观的理解，在完成本教程之后，读者应当能够在个人设备上正确部署Python环境，并依据指示独立创建自己的简易深度学习项目。 其他说明：文中所提及的所有示例均可被完整重现，同时官方提供的资料链接也可以方便有兴趣的人士对感兴趣之处继续挖掘，这不仅加深了对PyTorch本身的熟悉程度，也为未来的研究或者工程项目打下了良好的理论基础和实践经验。
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