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。

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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）。<