学习PyTorch，应当多看看它的API文档。PyTorch API文档，如同一座金矿，等着我们去开采。下面给大家分享一下我的个人经验。

常言道，书读百遍其义自见，只有看得多了，才能发现门道。PyTorch API总共分为几大模块：

（1）torch模块。这是针对tensor进行全局设置的模块，毕竟tensor是pytorch的核心，主要常用的函数有：全局设置tensor的类型，全局设置tensor的device，全局设置打印tensor的精度等。另外，在torch模块还有生成tensor的各种函数，包括：随机生成符合正态分布的tensor，随机生成指定大小的tensor等。最后，在torch模块还包括序列化tensor的save和load函数。torch模块如同是开胃小菜，品味tensor特性，勾起众人食欲，为下面的正餐做准备。

（2）torch.nn模块。这个模式是pytorch搭建神经网络的百宝箱，包括卷积层，池化层，dropout层，归一化层，全连接层，rnn层等。另外，还包括各种loss函数。如果说，torch模块是开胃小菜，torch.nn模块则是晚宴的正餐，值得每个人去品味。

（3）torch.autograd模块。这个模块本该是pytorch正餐中的核心，但是官网介绍的漫不经心，让人读起来干瘪无味，我记得旧版本的pytorch文档中有个地方讲解的很好，推荐给大家看看：https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html

（4）torch.nn.init模块。此模块可以当做pytorch正餐之后的甜点，值得花费点时间去慢慢品味，这个模块主要是讲网络参数初始化的。

最后，给大家奉上PyTorch官方的API接口文档，欢迎大家去学习：https://pytorch.org/docs/stable/index.html