PyTorch入门防抑郁指南（科学版）》

第一章 安装篇 —— 当代赛博开光仪式

1. 永远在conda install pytorch和pip3 install torch之间量子纠缠
2. 选CUDA版本比高考填志愿还刺激
   • 选11.7怕老显卡驾崩
   • 选12.1怕老代码起义
3. 最终在import torch报错时顿悟：
   "原来我的显卡是黄仁勋派来的卧底"

第二章 张量操作 —— 乐高大师速成班

1. 掌握view()的108种用法后
   • 能把猫图片变成狗图片的纬度
   • 但永远算不准[batch, channel, H, W]的顺序
2. 广播机制潜规则：
   • 左边补1是温柔体贴
   • 右边补1是谋杀显存
3. 当你试图用einops装逼时
   • 同事看你的眼神像在看跳大神的

第三章 自动求导 —— 数学老师的复仇

1. 前向传播时：
   "我就是深度学习带诗人"
2. 反向传播报错时：
   "原来sigmoid接sigmoid会导致梯度变女巫汤"
3. 梯度消失/爆炸解决方案：
   • 改初始化 → 换激活函数 → 加BatchNorm
   • 最终都会回归loss.backward(retain_graph=True)玄学

第四章 nn.Module —— 套娃艺术家

1. 继承nn.Module三大哲学问题：
   • 这个参数要不要注册？
   • forward里写逻辑还是写注释？
   • 为什么我的模型跑到eval模式就智障？
2. 当你终于搞懂state_dict()
   发现保存的checkpoint比前任聊天记录还难解析

第五章 DataLoader —— 专业背锅侠

1. 自定义Dataset的宿命：
   • 花3小时写数据增强
   • 花3天查为什么__getitem__返回了None
2. 多线程加载的精髓：
   • num_workers=8 → 内存爆炸
   • num_workers=0 → 训练速度像树懒

第六章 训练循环 —— 当代电子修行

for epoch in range(1000):  # 赛博诵经108遍  
    optimizer.zero_grad()  # 清空业力  
    loss.backward()        # 承受因果报应  
    optimizer.step()       # 功德+1  
    # 每隔50epoch向佛祖(tensorboard)汇报进度  

第七章 模型部署 —— 照妖镜现形记

1. 导出ONNX时发现：
   • 自定义层是妖孽
   • 动态尺寸是心魔
2. 试图用TorchScript开光
   结果模型在C++端表演"仙人跳"（能加载不能推理）

终极奥义 —— 程序员防秃指南

1. 遇到CUDA out of memory时：
   • 调小batch_size → 炼丹变熬汤
   • 换16精度 → 数值稳定性比爱情还脆弱
2. 最终解决方案：
   把代码推给实习生并说："这个模型对硬件有灵性要求"