一文搞明白PYTORCH

第一章：环境与张量基础 (Foundations)

本章目标：

1. 搭建稳健的 GPU 开发环境。

2. 熟练掌握 Tensor 的维度变换（这是最容易报错的地方）。

3. 理解 Autograd 的动态图机制。

1.1 环境搭建与配置

工欲善其事，必先利其器。推荐使用Miniconda进行环境隔离。

1. Conda vs Pip：最佳实践

不要混用。推荐策略是：用 Conda 创建虚拟环境，用 Pip 安装具体包（通常 Pip 源更新更快，包更全）。

方式 A：使用 requirements.txt (推荐)

适合快速复现项目。

Bash

# requirements.txt 示例 torch>=2.0.0 torchvision>=0.15.0 numpy matplotlib

安装命令：

Bash

pip install -r requirements.txt

方式 B：使用 environment.yml

适合跨平台/团队共享完整环境（包含非 Python 依赖）。<