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但是，通过结构化的学习计划和持续的努力，您可以在几周内掌握基础知识，并在几个月内感到舒适。

在线资源总是很受欢迎，并且提供比 PyTorch 文档更好的学习体验（这并不是说文档不好 - 它非常好）。您可以根据您当前的技能水平和可用时间来选择它们。

比如我们的Python深度学习，主要使用PyTorch，，涵盖了从初级到中级的知识。当然，成为 Python 深度学习专家工程师需要更多的时间和精力。

您的大部分时间将花在编写 PyTorch 代码和解决问题上。

正如学习骑自行车比阅读骑自行车技术更有效一样，沉浸在真实的 PyTorch 项目中比 巴哈马电话数据 单纯的理论学习更能加速你的学习。在 DataCamp，我们提供了大量的PyTorch 项目供您亲自动手。

如何学习 PyTorch：成功的 6 个步骤
现在让我们看看如何逐步学习 PyTorch。本文假设您熟悉 Python 并且具有处理各种数据类型的经验。如果没有，您需要首先从我们的如何学习 Python和Python 基础知识开始。

第 1 步 - 了解为什么要学习 PyTorch
在开始学习 PyTorch 之前，设定明确的目标很重要。由于 PyTorch 是一个广泛的框架，可用于所有类型的应用程序，因此如果您尝试一次学习所有内容，您可能无法取得足够的进展。

花点时间思考一下什么类型的项目会让您兴奋：

您对自然语言处理 (NLP) 任务和法学硕士等应用程序更感兴趣吗？
也许处理和生成类似人类的音频更适合您的风格（就我个人而言，我希望能够用我的声音解锁我的 iPhone）。
您还可以处理涉及图像和音频的各种计算机视觉任务。
无论您选择哪个深度学习子任务，您的学习体验都会有所不同。 PyTorch 使用多种方法和算法来解决这些任务，因此提前选择一种方法和算法将为您的学习路径设定超越基础知识的方向。

第 2 步 – 开始了解 PyTorch 基础知识
PyTorch 强调深度学习的直观开发，并允许您以可读代码表达复杂的神经网络。您需要从了解基本知识开始：

Tensors：PyTorch的主要数据结构，类似于NumPy数组，但具有GPU加速能力
Autograd：PyTorch 的自动微分引擎，为神经网络训练提供动力
神经网络模块：用于创建神经网络架构的块
我们的PyTorch 深度学习简介课程涵盖了许多基础知识，开始您掌握 PyTorch 的旅程。