PyTorch神经网络实战：从零构建图像分类模型

> 告别枯燥理论，用代码实现你的第一个智能识别系统

## 一、PyTorch：深度学习的乐高积木

PyTorch已成为深度学习领域的主流框架，它的**动态计算图**和**直观的API设计**让模型构建像搭积木一样简单。想象一下：神经网络就像一套精密的**自动化工厂流水线**，数据是原材料，张量是传送带，而PyTorch就是整个工厂的控制系统。

### 1.1 核心概念三分钟速成

```python
import torch

# 张量(Tensor) - 神经网络的基本数据结构
data = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 创建2x2矩阵
print(f"张量形状: {data.shape}")  # 输出: torch.Size([2, 2])

# 自动求导(Autograd) - 训练的核心引擎
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x**2 + 3*x + 1
y.backward()  # 自动计算梯度
print(f"x=2