目录：

问题1：layer层是什么？ 问题2：Tensor张量是什么？ 问题3：Pytorch能做什么呢？

问题4：requires_grad=True 是什么？ 问题5：为什么需要梯度？

问题6：要更新参数，就要知道每个参数对 loss 的导数（梯度）。 这是为什么呢，为什么更新参数就需要对loss的导数呢？

问题7：这个更新的操作，是用户写的吗，还是pytorch框架已经写好了？

问题8：为什么必须写 optimizer.zero_grad()？ 问题9：不同优化器（SGD/Adam/...）有啥区别？

问题10：Pytorch是如何存储和更新梯度的？ 问题11：torch.tensor是什么？

问题12：Tensor的维度是什么？ 问题13：Tensor如何在GPU上移动？

问题14：pd.read.csv('temps,csv')

问题1：layer层是什么？

答案：在神经网络中，layer（层）就是网络的组成单元

可以把整个神经网络想象成多层结构组合的嘛

Input ->层1->层2->层3->Output

常见的layer有：

  • torch.nn.Linear ->全连接层

  • torch.nn.Conv2d ->卷积层

  • torch.nn.ReLU ->激活层

  • torch.nn.BatchNorm2d ->归一化层

torch.nn.Linear(100, 10) 表示 输入维度：100，输出维度：10

每次输入100个特征，然后输出10个特征

这个层内部自动创建了两个参数：

权重矩阵：（10，100），偏置向量：（10，）

手动初始化权重矩阵

layer.weight.data = torch.randn(10, 100)

用 正态分布随机数 生成一个 10×100 的矩阵，把它赋值给 layer 的权重

问题2：Tensor张量是什么？

张量就是一个可以放数字的容器，类似：

  • 标量（数字）：0D 张量

  • 向量（list）：1D 张量

  • 矩阵（表格）：2D 张量

  • 图像（3D 或 4D）

  • 视频（5D）

PyTorch 中所有数据（图片、文本、特征）都是用 Tensor 表示的。

Tensor 就是 PyTorch 的“基本生命单元”。

问题3：Pytorch能做什么呢？

一、科学计算（类Numpy）——算数字

二、自动求导——帮你算梯度

三、构建神经网络——搭积木一样搭模型

问题4：requires_grad=True 是什么？

告诉 PyTorch：这个张量需要计算梯度。

x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)

表示：

  • x 是一个参与训练的参数（比如权重）

  • PyTorch 会追踪 x 的运算

  • 可以对 x 求导

问题5：为什么需要梯度？

因为深度学习的训练步骤是：

前向传播 → 计算损失 loss → 反向传播求梯度 → 更新参数

要更新参数，就要知道每个参数对 loss 的导数（梯度）。

有梯度 → 能训练参数 无梯度 → 参数不会更新

问题6：要更新参数，就要知道每个参数对 loss 的导数（梯度）。 这是为什么呢，为什么更新参数就需要对loss的导数呢？

我们可以把梯度就叫成导数，理解起来合适一点。

https://vitalflux.com/wp-content/uploads/2020/09/Gradient-1024x718.png

我们把 loss 看成一个山坡：

  • 你现在站在山坡上的某个位置（当前参数值）

  • 你想往山底走（最小 loss）

  • 但你不知道各个方向的坡度

这时候你需要：

梯度（导数）告诉你： “如果你往某个方向移动，loss 会变大还是变小，变多少？”

导数 = 坡度 = 方向信息

梯度为正 → 往这个方向走 loss 会变大
梯度为负 → 往这个方向走 loss 会变小

导数告诉你“最快下降方向”

假设你有一个参数 w，loss 是：

loss = f(w)

你想让 loss 变小，就要改变 w，但改变多少方向呢？

我们观察导数：

  • 如果 f’(w) > 0 → loss 随 w 的增加变大 → 要减小 w（朝负方向走）

  • 如果 f’(w) < 0 → loss 随 w 增加反而变小 → 要增加 w（朝正方向走）

也就是说：

梯度指向“让 loss 增大的方向”， 所以我们沿着“负梯度”方向更新，loss 就下降。

用非常简单的例子让你秒懂

假设：

loss = (w - 3)²

这是一个凸函数，最小点在 w = 3。

假设当前 w = 6

计算导数：

loss = (6 - 3)² = 9
d(loss)/dw = 2*(w - 3) = 2*(6 - 3) = 6

梯度是 正的，说明：

loss会随着w的增大，而增大。所以我们要往反方向走，就是减小w【因为我们最终的目的是要loss减到0】【Because 深度学习训练的目标：让loss最小】

于是更新：

w := w - 学习率 * grad
w := 6 - 0.1*6 = 5.4

loss 从 9 降到 5.76 成功下降！

如果没有梯度会怎样？

假如你完全不知道导数，只能：

  • 乱试

  • 瞎调

  • 猜方向

根本无法收敛，模型不会学任何东西。

深度学习有 千万级参数（ResNet、Transformer），你根本不可能靠猜方向训练。

梯度 = 高维空间里的指南针 它告诉你：

“往哪个方向动，能让 loss 降得最快”

梯度下降（Gradient Descent）本质一句话

深度学习训练的本质，就是不断沿着负梯度方向下山，直到找到最小 loss。

问题7：这个更新的操作，是用户写的吗，还是pytorch框架已经写好了

这个更新公式（w = w - lr * grad）本质是数学原理，但实际代码更新 不是你自己写的，而是由 PyTorch 的优化器（optimizer）帮你写好的。

你只需要调用：

optimizer.step()

PyTorch 就会自动做：

w := w - lr * grad

也就是：

  • 你不用手动改 w

  • PyTorch 会帮你修改模型里所有 requires_grad=True 的参数

  • 修改的规则就是你说的那个公式（梯度下降）

再说得更清楚一点：训练过程谁负责什么？

（1）用户负责的代码

用户需要写：

optimizer.zero_grad()    # 梯度清空
loss.backward()          # 自动求梯度
optimizer.step()         # 更新参数（PyTorch 来写）

（2）PyTorch 负责的事情

当你写 optimizer.step() 时：

PyTorch 会自动做：

for param in model.parameters():
    param = param - lr * param.grad

你完全不用写上面这些。

换句话说：

优化器 step() 就是把你学过的“梯度下降公式”自动执行一遍。

问题8：为什么必须写 optimizer.zero_grad()？

PyTorch 的梯度默认是“累积”的！

比如你有：

loss.backward()

PyTorch 会把梯度加到原来的梯度上：

param.grad = param.grad + 新计算的梯度

如果你不清空，第二次 backward 会变成：

param.grad = 第一次梯度 + 第二次梯度

梯度会越积越多，参数更新就会变得乱七八糟。

所以每次训练循环必须清空：

optimizer.zero_grad()

相当于：

param.grad = 0
🔥为什么 PyTorch 设计成累积？

为了方便多次 backward 再一次更新（比如 RNN、梯度累积），是一种「灵活性的设计」。

问题9：不同优化器（SGD / Adam / …）有啥区别？

SGD（最基础）—— w := w - lr * grad

特点：

  • 方向 = 纯梯度方向

  • 简单、稳定，但有时收敛慢

就像找路下山：

SGD 是盲走，只看当前坡度。

Momentum（带动量的 SGD）

特点：

  • 会记录之前的方向

  • 前后方向一致时，会“加速”

比喻：

Momentum 就像下坡时你顺着惯性冲下去。

Adam（深度学习最常用）

Adam = Momentum + RMSProp（缩放梯度）

特点：

  • 会根据不同参数的梯度大小，自动调节学习率

  • 收敛速度快，效果普遍好

  • 对新手非常友好

比喻：

Adam 像人工智能导航，不仅看坡度，还会自动调整步长。

什么时候用哪一个？

任务 用哪个？
新手训练一般模型 Adam（最稳）
训练 CNN Adam 或 SGD
大规模模型（ResNet/Transformer） AdamW（Adam + L2）
理论研究 / 保守优化 SGD
问题10：PyTorch 是如何存储和更新梯度的？

每个参数都有一个 “param.grad” 属性

当你写：

loss.backward()

之后：

print(w.grad)

就能看到它的梯度。

optimizer.step() 根据 param.grad 更新参数

例如 Adam 的一步更新做了这些事：

  1. 收集所有 parameters

  2. 获取每个 param.grad

  3. 用 Adam 公式更新

  4. 写回 param.data（新的参数值）

问题11：torch.tensor 是什么？

1.简单来说：

torch.tensor() 用来创建一个 PyTorch 张量（Tensor）。

Tensor 是 PyTorch 世界里的“数据容器”。 就像 Python 的 list / NumPy 的 array，但更强，因为它支持：

  • GPU 加速（CUDA）

  • 自动求导（autograd）

  • 高维矩阵计算

  • 神经网络训练

例子：

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])

输出：

tensor([1, 2, 3])

  1. 常见用法（最重要）

（1）从列表创建张量

x = torch.tensor([1, 2, 3])

注意：默认类型是 int64 或 float32（取决于输入）。

（2）创建浮点数张量

神经网络训练一般需要浮点数！

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)

（3）创建多维张量

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

这是一个 2×3 矩阵。

（4）创建需要梯度的张量

x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)

这意味着：

  • PyTorch 会记录它的操作

  • 你可以反向传播计算梯度

（5）指定设备（CPU / GPU）

x = torch.tensor([1,2,3], device="cuda")  # 创建在 GPU

  1. tensor 的常用属性

创建一个 tensor：

x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])
属性 含义
x.dtype 数据类型（float32、int64…）
x.device CPU 还是 GPU
x.shape 张量的维度
x.requires_grad 是否需要梯度
x.grad 梯度（backward 后会出现）

  1. 和其他创建 Tensor 的函数有什么区别？

difference 1：torch.tensor vs torch.Tensor

torch.tensor()   # 推荐！
torch.Tensor()   # 不推荐，新手容易出错

为什么不推荐 torch.Tensor()？

因为：

  • 它默认创建 未初始化的浮点数（垃圾值）

  • 容易导致奇怪 bug

a = torch.Tensor(2,3)
print(a)

你会看到随机垃圾值。

difference 2：torch.tensor vs torch.randn / zeros / ones

torch.tensor(data)

根据你的数据值创建张量

torch.randn(size)

创建一个 服从正态分布的随机数张量

torch.zeros(size)

全部为 0 的张量

torch.ones(size)

全部为 1 的张量

总结表格

函数 创建方式
torch.tensor 用指定的数据创建
torch.randn 随机数（正态分布）
torch.rand 随机数（0-1）
torch.zeros 全 0
torch.ones 全 1
torch.Tensor 未初始化的随机垃圾值（尽量不要用）

5.常见坑（一定要注意）

坑 1：数字是 int，结果 tensor 是 int

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.dtype)

得到 torch.int64

但深度学习需要 float32，所以你要写：

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)

坑 2：用 torch.Tensor() 误创建垃圾值

不要这样：

x = torch.Tensor(2,3)

这样创建的张量内容未初始化，里面是随机垃圾！ 应该用：

x = torch.zeros(2,3)

或

x = torch.randn(2,3)

问题12：Tensor的维度是什么？

tensor—张量其实就是一个多维数组

它的维度决定了它的结构。

0维——标量——>说人话就是一个数字

tensor(5)

1维——向量

tensor([1，2，3])

2维——矩阵

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

shape = (2, 3) 表示 2 行 3 列。

3维——多矩阵堆叠

tensor([
  [[...]],
  [[...]],
  [[...]]
])

比如一个形状 (3, 2, 4) 的张量可以理解成：

  • 有 3 个矩阵

  • 每个矩阵 2 行 4 列

4维——图像数据常用

PyTorch 图像一般用：

(batch_size, channels, height, width)

例如：

(32, 3, 224, 224)

表示：

  • 32 张图片

  • 每张 3 通道 (RGB)

  • 尺寸 224×224

如何查看 Tensor 维度？

x.shape
x.size()

问题13：Tensor 如何在 GPU 上移动？

PyTorch 的 Tensor 可以放在：

  • CPU（默认）

  • GPU（CUDA）

  • 多块 GPU

为什么要放 GPU？

因为 GPU 并行能力强，训练快数十倍。

把 Tensor 放到 GPU 上

x = torch.tensor([1,2,3], device="cuda")

或者：

x = torch.tensor([1,2,3])
x = x.to("cuda")         # 常用

把 Tensor 移回 CPU

x = x.to("cpu")

检查设备在哪

x.device

模型也要放在 GPU

model = model.to("cuda")

否则：

  • 模型在 GPU

  • 数据在 CPU 会报错。

所以深度学习常见套路：

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
​
model = model.to(device)
x = x.to(device)
y = y.to(device)

注意：Tensor 只能在同一个设备上计算

CPU tensor + GPU tensor 会报错

必须：

都在 CPU  
或  
都在 GPU

插曲：【这个插曲有点长】

“jupyter notebook里面无法用 cuda吗？”

其实是可以的，我们应该要明白Pytorch有CPU版本喝GPU版本，默认安装是CPU版本。

然后如果当前的虚拟环境没有安装GPU版本的Pytorch是肯定没法使用的。

因为我这里使用的Jupyter Notebook，所以更应该要去看一下他这里启动的python虚拟环境是哪个？

import sys
print(sys.executable)

我已经知道了在这个环境中，我没有安装GPU版的！

其实，准确的说这里都应该是Conda环境，因为我是用Anaconda提供的Anaconda Powershell Prompt 终端去打开的jupyter~

你可以从路径中看出：

  • 当前 python.exe 属于哪个 conda 环境

  • 或者 pip 环境路径

例如：

  • 如果路径里有 envs/myenv → 你正在用 conda 的 myenv 环境

  • 如果是 anaconda3/python.exe → 用的是 base 环境

  • 如果是普通路径 → pip 环境

小问题：什么是pip环境？

pip 是 Python 的官方包管理工具，即 Python 的安装器。

pip 环境 = 一个只用 pip 来管理包的 Python 环境。

Python 安装后，会有一个默认环境：

C:\Python310\

里面包含：

  • python.exe（解释器）

  • pip（包管理工具）

  • 已安装的库（torch、numpy 等）

所有你安装的包，pip 都会放在：

site-packages/

这个环境就是：

pip 的默认 Python 环境，也叫 pip 环境。

为什么它叫“pip 环境”？

因为：

  • 它不是 conda 创建的环境

  • 只能用 pip 安装包

  • 所有包共享在一个目录中

所以人们就习惯叫它“pip 环境”。

你平时在命令行输入：

pip install xxx

安装的包一般就进了这个环境。

pip 环境 vs conda 环境（你一定会遇到）

对比点 pip 环境 conda 环境
管理工具 pip conda
可以创建多个独立环境? ❌ 不行（默认只有一个） ✔ 可以
DLL / C 库管理 ❌ 不行 ✔ 处理更好
CUDA 兼容性 不可靠 ✔ 最安全
是否适合深度学习 可以，但容易冲突 ✔ 最推荐
环境隔离 差 很好

pip 环境的最大问题：所有包都混在一起

pip 默认只有一个环境，所有库都装进同一个地方：

torch、tensorboard、opencv ...   
都堆在一起

如果你装了错误版本的库，就会冲突。

比如：

pip install torch==2.2
pip install torch==1.9

会直接把旧的覆盖！ 这就是 pip 环境不可靠的原因。

那 pip 环境适合什么时候用？

适合：

  • 学习 Python 基础

  • 写小脚本

  • 安装简单库（numpy、pandas、matplotlib）

conda环境的优势——conda 环境：可以创建多个独立环境，每个环境互相隔离，是深度学习的最佳选择。

很多人能装好环境，但 Jupyter Notebook 却一直用不了 CUDA，就是因为没有给该环境安装 kernel。

Kernel = Jupyter Notebook 使用的 Python 解释器。

Notebook 自己不带 Python。 它必须靠某一个“环境”里的 python.exe 才能运行你的代码。

所以每次打开 Notebook，你右上角看到的：

Python 3 (myenv)
Python 3 (base)
Python 3 (cpu)
Python 3 (gpu)

这些就是 kernels。

每个 kernel 对应着：

  • 一个 Python 环境

  • 一套独立的包

  • 自己的 CUDA / PyTorch / NumPy / Scipy 等

如何查看自己有哪些环境？

conda env list

就因为这里默认选中的是base，所以直接打开jupyter的时候才会直接用base版的pyhton解释器

我们要进入需要的环境：

conda activate 环境名


为什么切换环境之后，就无法打开jupyter了呢？

原因：这个环境里根本没有安装 Jupyter。

为什么 base 环境能打开 Jupyter？

因为 Anaconda 默认只在 base 环境安装了 jupyter / jupyterlab， 当你切换到别的环境（比如 pytorch12.8）后：

  • 如果这个环境没有安装 jupyter

  • 那命令行输入 jupyter notebook 当然会提示 “无法识别 jupyter”

就像你在一个新的房间（环境）里， 你没有放“jupyter.exe”进去， 自然就打不开。

解决方法非常简单：在当前环境安装 Jupyter

你现在在环境 pytorch12.8 中（从提示符可以看出来）：

(pytorch12.8) PS D:\PY\PythonNotebook>

所以你只需要运行：

在当前环境安装 Jupyter

（推荐）：

conda install jupyter

安装完成后，再运行：

jupyter notebook

就能正常打开了。

但是，注意更正确的方式：

通常我们 不直接在每个环境里装 Jupyter 而是在 base 环境运行 Jupyter， 然后给其他环境安装 kernel。

为什么要在当前环境安装 kernel？

因为：安装 kernel = 把当前 Python 环境注册给 Jupyter，让它知道并可以选择这个环境运行代码。

例如：

你在 myenv 环境中运行：

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

你就告诉 Jupyter：

“喂，我有一个叫 myenv 的 Python 环境，请你记住它。”

然后你就能在 Notebook 里点：

Kernel → Change kernel → Python (myenv)

一旦切换：

  • Notebook 就使用 myenv 的 python

  • 就可以使用 myenv 里的 PyTorch GPU 版本

  • 就可以访问 myenv 里的所有包

一句话总结（你一定要记住）

Jupyter 是“外壳”，kernel 是“发动机”。

安装 kernel = 告诉 Jupyter 我这个环境可以作为发动机来跑你的代码。

没有 kernel，Jupyter 就永远不知道你的环境存在。

流程如下👇

推荐的正确做法（最专业最稳)

Step 1：激活你的 GPU 环境

conda activate pytorch12.8

Step 2：安装 kernel（不是 Jupyter）

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name pytorch12.8 --display-name "Python (pytorch12.8)"

这一步告诉 Jupyter：

我这个环境也可以作为 kernel 来用。

Step 3：回到 base 环境启动 jupyter

conda activate base
jupyter notebook

Step 4：在 Jupyter 右上角选择：

Kernel → Change Kernel → Python (pytorch12.8)

这样 Jupyter 就能用 GPU 环境运行代码，但本体仍然用 base 启动。 这是最干净、最推荐的方式。

这样就能看到jupyter里已经多了 ”Pytorch12.8“这个新环境了，这个环境中我是安装了GPU版的Pytorch的。

但是上面图片是新建文件用的，我们想要打开之前写好的文件，使用新的环境就得看下面的图片

然后就切换过来了！

然后我就能看到cuda是可用的啦~~~

不过为什么cuda版的，会多打印一个index=0呢？

因为 CPU 只有 1 个，但 CUDA 可能有多个 GPU

你的电脑只有一个 CPU，所以 PyTorch 写成：

device(type='cpu')

就足够描述这个设备了。

但 GPU 不一样：

一台电脑可能有：

  • 一张 GPU：cuda:0

  • 两张 GPU：cuda:0、cuda:1

  • 八张 GPU：cuda:0 ~ cuda:7

  • 集群里甚至几十张

所以 PyTorch 必须明确告诉你：

device(type='cuda', index=0)

表示：

  • CUDA 设备

  • 第 0 号 GPU（也叫 GPU0）

什么是 index=0？

就是 GPU 的编号（device id）。

如果你有多个 GPU，可以指定：

x = torch.tensor([1,2,3], device="cuda:1")

打印：

device(type='cuda', index=1)

说明它被放到了第二张显卡上。

GPU就是显卡吗？ ——也不能这么绝对的说其实！——GPU（图形处理器）

在深度学习、PyTorch、CUDA 语境下，GPU 就是指“显卡”（准确说是显卡上的图形处理芯片）。

当我们说：

  • “用 GPU 训练”

  • “CUDA 运行在 GPU 上”

  • “把 tensor 放到 cuda:0”

这里的 GPU 就是显卡，尤其是：

NVIDIA 显卡（唯一支持 CUDA，加速 PyTorch 的显卡）

常见型号：

  • RTX 3060 / 3070 / 3080 / 3090

  • RTX 4060 / 4070 / 4080 / 4090

  • Tesla V100 / A100

  • RTX A6000 -等等

这些都算 GPU。

但更准确地说：GPU 是显卡的“大脑”

显卡其实是一个硬件卡片，由：

  • GPU 芯片（核心，大脑）

  • 显存（VRAM）

  • 供电部分

  • 散热部分

  • PCB 板

组成。

而 CUDA 训练真正使用的是：

显卡上的 GPU 芯片（计算单元） 和显卡上的显存（VRAM）

问题14：pd.read_csv('temps.csv')怎么看？

pd.read_csv('temps.csv') 是 pandas 中最常见、最核心的一个函数。

  1. pd.read_csv('temps.csv') 是什么？

这是 pandas 用来 读取 CSV 文件 的函数。

什么是csv文件？——Comma-Separated Values（逗号分隔值）可以把它看成“轻量版 Excel”。

CSV 文件长什么样？

例如 temps.csv 可能长这样：

date,temp
2023-01-01,12
2023-01-02,15
2023-01-03,10

第一行通常是表头（列名）：

date,temp

后面是每一行数据：

2023-01-01,12

CSV 文件其实就是普通文本文件

CSV 为什么在机器学习中最常用？

因为：

  • 体积小

  • 格式简单

  • 各种语言都能轻松读写

  • 和 pandas / numpy 完全兼容

  • 不会有复杂格式（样式、表格结构）干扰数据

简单、纯粹、直接。

pandas 会把它读成一个表格形式：

date temp
2023-01-01 12
2023-01-02 15
2023-01-03 10

并存成 DataFrame。

read_csv() 返回什么？——返回一个 DataFrame。

DataFrame 是 pandas 中的“表格数据结构”，就像 Excel 表格一样。

4.read_csv() 功能非常强大（重要参数）

常用参数：

指定分隔符（默认逗号）

pd.read_csv('file.csv', sep=';')

指定编码

有些中文 CSV 需要：

pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8')
pd.read_csv('file.csv', encoding='gbk')

指定列名

文件没有表头：

12,3
15,2
17,8

你可以自己给列名：

pd.read_csv('file.csv', names=['temp','count'])

只读某些列

pd.read_csv('file.csv', usecols=['temp'])

解析日期

pd.read_csv('temps.csv', parse_dates=['date'])

features = pd.read_csv('temps.csv')
features.head()

这是 DataFrame 的函数。

.head() 作用：

显示前 5 行数据（默认）

DataFrame 的维度 = 样本数 × 特征数

在机器学习里：

  • 行数 = 数据量（samples）

  • 列数 = 特征维度（features）

这是非常关键的，因为训练模型时：

  • X 的 shape 是 (样本数, 特征数)

  • y 的 shape 是 (样本数,)

y.shape = (3,) 为什么不写成y.shape = (3)

(3,) 和 (3) 是两种不同的东西

(3,) —— 一个只包含一个元素的元组（tuple）

它表示：

一个 1 维的结构，长度是 3——只有一条“数字的直线队列”，里面有 3 个数字。

这正是 y 的 shape（形状）。形状必须是 tuple

例子：

[10, 20, 30]
# python # conda
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