从零创建深度学习框架

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多年来，我一直在使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。尽管我已经学会了它的语法和规则，但总有一些东西激起了我的好奇心：这些操作内部发生了什么？这一切是如何运作的？ 如果你已经到这里，你可能也有同样的问题。如果我问你如何在 PyTorch 中创建和训练模型，你可能会想出类似下面的代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class MyModel(nn.Module):     def __init__(self):         super(MyModel, self).__init__()         self.fc1 = nn.Linear(1, 10)         self.sigmoid = nn.Sigmoid()         self.fc2 = nn.Linear(10, 1)     def forward(self, x):         out = self.fc1(x)         out = self.sigmoid(out)         out = self.fc2(out)         return out ... model = MyModel().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), l ………………………………