PyTorch允许自定义神经网络，并以有效方式优化它们。掌握其核心概念，如激活函数、优化与初始化、网络架构设计（包括初始网络、残差网络、密集连接网络），以及高级主题如Transformer和多注意力机制，是深入学习的关键。深入量化学习，首先应理解量化的目的与实现方法。量化涉及将模型权重和激活值从浮点数转换为低精度整数，以降低内存使用和加速计算。学习如何在PyTorch中实施量化，了解其对模型性能、准确性和计算效率的影响，是量化学习的核心。实施量化时，应考虑精度损失、量化层设计、量化策略（如均匀量化、非均匀量化）以及量化后的模型优化。理解如何在训练过程中动态调整量化参数，以及如何在推理阶段应用量化，是掌握量化的关键。