想要深入了解PyTorch？本篇将详细介绍PyTorch的基础入门代码，涵盖了张量、数据集和数据加载器、建立模型、自动微分、优化模型参数以及保存和加载模型等核心内容。首先，我们将深入探讨张量，介绍了张量的概念和基本操作，以及如何有效地进行张量运算。接着，教程将引导读者学习将不同数据类型转化为PyTorch张量的方法，以便更好地处理数据。数据集和数据加载器是在PyTorch中操作数据的重要工具，我们将详细讨论如何处理数据集并使用数据加载器加载数据。针对建立模型这一环节，我们将介绍如何定义、训练和使用模型，涵盖了模型优化和输出结果的方法。自动微分是PyTorch的一个重要功能，本教程将教您如何利用自动微分功能优化模型参数。最后，我们会演示如何保存训练好的模型以及如何加载已保存的模型进行使用或继续训练。通过学习这篇教程，您将建立起对PyTorch基础操作和核心功能的全面认识，为进一步学习和应用深度学习提供扎实的基础。