0. 前言
PyTorch 是广泛应用于机器学习领域中的强大开源框架，因其易用性和高效性备受青睐。在本节中，将介绍使用 PyTorch 构建神经网络的基础知识。首先了解 PyTorch 的核心数据类型——张量对象。然后，我们将深入研究用于张量对象的各种操作。PyTorch 提供了许多帮助构建神经网络的高级方法及组件，并提供了利用 GPU 更快地训练神经网络的张量对象。
1. 搭建 PyTorch 环境
关于 Python 的安装和配置，在此不再赘述。由于深度学习中模型的训练需要大量时间，因此通常使用 GPU加速计算，在安装 PyTorch 之前需要根据选用的 PyTorch 版本和显卡安装 CUDA 和 cudnn，关于 CUDA 和 cudnn 的安装和配置可以参考官方文档，建议在安装之前根据自己的操作系统认真查看官方的安装文档，可以避免踩不必要的坑。如果计算机中含有 NVIDIA 显卡作为硬件组件，建议安装 CUDA 驱动程序，该驱动程序可将深度学习训练速度提高几个数量级。
然后，在 PyTorch 官方网页，根据自己实际的环境，进行相应的选择，在 Run this Command 栏中将给出安装 PyTorch 的命令：
在此，我们以 Linux、pip、Python 和 CUDA10.2 为例，复制并在终端执行安装命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio
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为了确认 PyTorch 已正确安装，可以在 Python shell 中运行以下代码：
>>> import torch
>>> test = torch.empty(2,2)
>>> print(test)
tensor([