PyTorch在CentOS上的使用教程主要包括以下几个方面：
环境搭建
- 安装Python和pip：首先需要安装Python和pip，这是安装PyTorch的基础。
- 安装Conda：推荐使用Miniconda来管理Python环境和包。
- 创建并激活Conda环境：创建一个新的Conda环境并激活它，以便在其中安装PyTorch和其他依赖。
- 安装PyTorch：使用Conda安装PyTorch，可以选择CPU版本或CUDA版本。
- 安装CUDA和cuDNN：如果需要使用GPU加速，还需要安装CUDA和cuDNN。
PyTorch基础
- 张量操作：学习如何创建和操作张量，包括标量、向量和矩阵。
- 自动求导：理解自动求导机制，以及如何计算梯度。
- 构建神经网络：掌握如何定义前向传播和反向传播的网络结构。
- 训练模型：学习如何使用优化器和损失函数来训练模型。
深度学习工作流
- 数据加载与预处理：了解如何加载和预处理数据，包括数据增强和标准化。
- 模型评估：学习如何评估模型的性能，包括计算准确率等指标。
实战案例
- 通过实战案例来应用所学知识，如图像分类、文本生成等。
进阶主题
- PyTorch Lightning：了解如何使用PyTorch Lightning来简化深度学习模型的开发。
- 迁移学习：学习如何将预训练模型应用于新的任务。
- 生成式对抗网络（GANs）、循环神经网络（RNNs）、**长短期记忆网络（LSTMs）**等：掌握这些高级模型的原理和实现方法。
参考资料
[1] 《图解 PyTorch，啃完教程三天只为你理解深度学习》
[2] 《【教程】基于PyTorch深度学习实践技术应用》
[4] 《【连载】PyTorch笔记1:Pytorch环境配置(CentOS7)_知乎》