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.. "beginner/basics/intro.py"
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        :class: sphx-glr-download-link-note

        Click :ref:`here <sphx_glr_download_beginner_basics_intro.py>`
        to download the full example code

.. rst-class:: sphx-glr-example-title

.. _sphx_glr_beginner_basics_intro.py:


**基础知识** ||
`快速入门 <quickstart_tutorial.html>`_ ||
`张量 <tensorqs_tutorial.html>`_ ||
`数据集与数据加载器 <data_tutorial.html>`_ ||
`Transforms <transforms_tutorial.html>`_ ||
`构建神经网络 <buildmodel_tutorial.html>`_ ||
`自动微分 <autogradqs_tutorial.html>`_ ||
`优化模型参数 <optimization_tutorial.html>`_ ||
`保存和加载模型 <saveloadrun_tutorial.html>`_

基础知识
===================

Authors:
`Suraj Subramanian <https://github.com/suraj813>`_,
`Seth Juarez <https://github.com/sethjuarez/>`_,
`Cassie Breviu <https://github.com/cassieview/>`_,
`Dmitry Soshnikov <https://soshnikov.com/>`_,
`Ari Bornstein <https://github.com/aribornstein/>`_

大多数机器学习工作流涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程将向您介绍在PyTorch中实现的完整ML工作流，并提供链接以了解有关这些概念的更多信息。

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该网络可以预测输入图像是否属于以下类别之一：T恤/上衣、长裤、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或踝靴。

`本教程假设您对Python和深度学习概念有基本的了解。`

运行教程代码
--------------
您可以通过以下几种方式运行本教程：

- **在云端**：这是开始的最简单方式！每个部分的顶部都有一个“在Microsoft Learn中运行”和“在Google Colab中运行”的链接，分别会在Microsoft Learn或Google Colab中打开一个集成的笔记本，提供带有代码的完全托管环境。
- **本地运行**：此选项需要您首先在本地机器上设置PyTorch和TorchVision（`安装说明 <https://pytorch.org/get-started/locally/>`_）。下载笔记本或将代码复制到您喜欢的IDE中。

如何使用本指南
----------------
如果您熟悉其他深度学习框架，请先查看`0. 快速入门 <quickstart_tutorial.html>`_，以快速熟悉PyTorch的API。

如果您是深度学习框架的新手，请直接进入我们逐步指南的第一部分：`1. 张量 <tensor_tutorial.html>`_。

.. include:: /beginner_source/basics/qs_toc.txt

.. toctree::
   :hidden:


.. rst-class:: sphx-glr-timing

   **Total running time of the script:** ( 0 minutes  0.000 seconds)


.. _sphx_glr_download_beginner_basics_intro.py:

.. only:: html

  .. container:: sphx-glr-footer sphx-glr-footer-example


    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-python

      :download:`Download Python source code: intro.py <intro.py>`

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-jupyter

      :download:`Download Jupyter notebook: intro.ipynb <intro.ipynb>`


.. only:: html

 .. rst-class:: sphx-glr-signature

    `Gallery generated by Sphinx-Gallery <https://sphinx-gallery.github.io>`_