PyTorch 深度学习文档

PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活且易于使用的框架，用于构建和训练各种神经网络模型。以下是一些关于 PyTorch 文档的概览。

快速开始

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以根据您的操作系统和硬件选择合适的安装方式。

PyTorch 安装指南

第一个 PyTorch 模型

创建您的第一个 PyTorch 模型非常简单。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 创建一些随机数据
# 输入
inputs = torch.randn(1, 10)
# 输出
labels = torch.tensor([1.0]).float()

# 训练模型
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

文档资源

以下是一些推荐的文档资源，可以帮助您更深入地了解 PyTorch：

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PyTorch 的标志

希望这些信息能帮助您开始使用 PyTorch！如果您有任何问题，欢迎在 PyTorch 社区中提问。