本文总结了PyTorch学习笔记的上半部分，主要包含以下内容： 环境配置：介绍Anaconda环境管理、PyTorch安装验证及Jupyter Notebook使用； Python辅助函数：讲解dir()和help()函数的作用； 数据加载方法：详细说明自定义Dataset、内置Dataset的使用以及DataLoader的参数配置； 可视化工具：介绍TensorBoard的安装和基本使用方法。笔

这系列笔记记录了我研一期间学习“小土堆”PyTorch教程的过程。我在理解教程内容的基础上，加入了自己的思考和梳理，主要是为了给自己做个存档。如果也能顺便帮到正在学习的你，那就再好不过了。由于篇幅较长，我把它分为上下两部分。此部分为笔记下半篇，主要为神经网络的代码实践。关于深度学习的理论部分，我向大家推荐一位非常有趣的老师——台湾大学李宏毅，大家可以在b站学习他的深度学习课程。