04_深度学习框架与工具.md

第14章 PyTorch核心概念

• 14.1 张量（Tensor）基础
• 14.2 自动微分（Autograd）
• 14.3 nn.Module与模型构建
• 14.4 数据加载与处理
• 14.5 训练与优化

第15章 PyTorch高级功能

• 15.1 分布式训练（DP、DDP、梯度同步）
• 15.2 模型保存与加载
• 15.3 模型加速（TorchScript、torch.compile、ONNX、TensorRT）
• 15.4 大规模训练（DeepSpeed、FSDP、3D并行、Flash Attention、Triton）
• 15.5 调试与可视化（TensorBoard、钩子函数）

第16章 其他框架与工具

• 16.1 TensorFlow与Keras
• 16.2 JAX框架
• 16.3 其他框架（PaddlePaddle、MindSpore、ONNX Runtime）
• 16.4 辅助工具（Pandas、NumPy、Matplotlib、Weights & Biases、Hydra）