PyTorch 是一个开源的机器学习库，主要用于进行计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域的研究和开发。

PyTorch由 Facebook 的人工智能研究团队开发，并在机器学习和深度学习社区中广泛使用。

PyTorch 以其灵活性和易用性而闻名，特别适合于深度学习研究和开发。

谁适合阅读本教程？
只要您具备编程的基础知识，您就可以阅读本教程，学习 PyTorch 适合对深度学习和机器学习感兴趣的人，包括数据科学家、工程师、研究人员和学生。

阅读本教程前，您需要了解的知识：
在您开始阅读本教程之前，您必须具备的基础知识包括 Python 编程、基础数学（线性代数、概率论、微积分）、机器学习的基本概念、神经网络知识，以及一定的英语阅读能力来查阅文档和资料。

编程基础：熟悉至少一种编程语言，尤其是 Python，因为 PyTorch 主要是用 Python 编写的。

数学基础：了解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识，这些是理解和实现机器学习算法的基石。

机器学习基础：了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

深度学习基础：熟悉神经网络的基本概念，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

计算机视觉和自然语言处理基础：如果你打算在这些领域应用 PyTorch，了解相关的背景知识会很有帮助。

Linux/Unix 基础：虽然不是必需的，但了解 Linux/Unix 操作系统的基础知识可以帮助你更有效地使用命令行工具和脚本，特别是在数据预处理和模型训练中。

英语阅读能力：由于许多文档、教程和社区讨论都是用英语进行的，具备一定的英语阅读能力将有助于你更好地学习和解决问题。

实例
下面的是 PyTorch 中一些基本的张量操作：如何创建随机张量、进行逐元素运算、访问特定元素以及计算总和和最大值。

实例

import torch

# 设置数据类型和设备
dtype = torch.float  # 张量数据类型为浮点型
device = torch.device("cpu")  # 本次计算在 CPU 上进行

# 创建并打印两个随机张量 a 和 b
a = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype)  # 创建一个 2x3 的随机张量
b = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype)  # 创建另一个 2x3 的随机张量

print("张量 a:")
print(a)

print("张量 b:")
print(b)

# 逐元素相乘并输出结果
print("a 和 b 的逐元素乘积:")
print(a * b)

# 输出张量 a 所有元素的总和
print("张量 a 所有元素的总和:")
print(a.sum())

# 输出张量 a 中第 2 行第 3 列的元素（注意索引从 0 开始）
print("张量 a 第 2 行第 3 列的元素:")
print(a[1, 2])

# 输出张量 a 中的最大值
print("张量 a 中的最大值:")
print(a.max())

创建张量：

torch.randn(2, 3) 创建一个 2 行 3 列的张量，填充随机数（遵循正态分布）。
device=device 和 dtype=dtype 分别指定了计算设备（CPU 或 GPU）和数据类型（浮点型）。
张量操作：

a * b：逐元素相乘。
a.sum()：计算张量 a 所有元素的和。
a[1, 2]：访问张量 a 第 2 行第 3 列的元素（注意索引从 0 开始）。
a.max()：获取张量 a 中的最大值。
输出：（每次运行时值会有所不同）

张量 a:
tensor([[-0.1460, -0.3490,  0.3705],
        [-1.1141,  0.7661,  1.0823]])

张量 b:
tensor([[ 0.6901, -0.9663,  0.3634],
        [-0.6538, -0.3728, -1.1323]])

a 和 b 的逐元素乘积:
tensor([[-0.1007,  0.3372,  0.1346],
        [ 0.7284, -0.2856, -1.2256]])

张量 a 所有元素的总和:
tensor(0.6097)

张量 a 第 2 行第 3 列的元素:
tensor(1.0823)

张量 a 中的最大值:
tensor(1.0823)