初学PyTorch的一些思路

最近在学校选了一门computer vision的课，课后的作业需要用PyTorch去完成，因为之前对这个工具没有任何经验，所以是从头学起，虽然现在也还是初学者的状态，但比起一上手的时候还是有一些体会了，稍微记录一些。

• 无论学什么，官方的intro文档永远是最重要的，上来先进入PyTorch主页PyTorch，从get started开始按照教程安装，并且运行一些基本的命令。这里有个建议就是和python有关的project，最好用anaconda管理环境，不然之后整理起来特别麻烦。
• 安装完成运行了基本命令之后，就要开始用PyTorch做点事了。我一开始上手的时候试图去网上搜一些别人写的Tutorials，但经过一番折腾后发现，别人写的Tutorials可能很好，但需要花时间去筛选，对有一定基础的人来说很容易识别哪些好哪些不好，但对于一个刚上手的人来说难免走一些弯路。我就是这种情况，看了好多个tutorials都还是觉得不太行，不清不楚的，最后回归官网，发现它本身就提供了tutorials，我按照它给的顺序看完了，发现对PyTorch的使用应该有了基本的认识，至少能用它搭出基本的neural network了。这不得不感慨PyTorch真是太user friendly了。
• 还要提到的一点是PtTorch所有的tutorials都提供了colab的代码，colab就是一个类似jupyter notebook的平台，里面可以运行ipynb文件，区别就是这是一个云平台，不需要自己在后台运行jupyter notebook，非常好用。在看教程的时候一边看一边运行代码，效率大大提升。

先记录这么多，之后学了新的东西再来补充。