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1．张量（Tensors):PyTorch的基本数据结构，用于存储和处理多维数据。2．自动求导（Autograd):PyTorch的核心功能，实现反向传播进行梯度计算。3. 神经网络模块（nn.Module)：定义自定义网络层和模型的基类。4.Sequential容器：线性堆叠多个网络层。5．卷积神经网络（CNNs)：包括卷积层(nn.Conv2d)、池化层 (nn.MaxPool2d)及各种激活函数（nn.ReLU等）的使用。6．循环神经网络（RNNs)：包括LSTM、GRU等单元的实现（nn.LSTM,nn.GRU)。7．双向RNN：在序列中双向传递信息。8．变分自编码器（VAEs)：构建...