PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，广泛用于机器学习和研究。本教程将带你入门 PyTorch，并学习如何使用它进行深度学习。

安装 PyTorch

在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了 PyTorch。你可以通过以下链接查看安装指南和教程：PyTorch 安装指南

基础概念

张量（Tensors）

在 PyTorch 中，张量是用于存储数据的基本数据结构。它们类似于 NumPy 的数组，但具有更多功能。

  • 创建张量：使用 torch.tensor() 函数可以创建一个张量。
  • 张量操作：PyTorch 提供了丰富的张量操作，如加法、减法、乘法等。

自动微分（Autograd）

PyTorch 的自动微分功能使得进行深度学习变得非常容易。自动微分可以自动计算梯度，从而优化模型参数。

  • 反向传播：PyTorch 使用反向传播算法来计算梯度。
  • 优化器：PyTorch 提供了多种优化器，如 SGD、Adam 等。

实践案例

以下是一个使用 PyTorch 进行简单的线性回归的例子：

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

# 创建数据
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([2, 4, 6], dtype=torch.float32)

# 创建模型
model = nn.Linear(1, 1)

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

print(f'Final model parameters: {model.weight.item()}, {model.bias.item()}')

扩展阅读

希望这个教程能帮助你入门 PyTorch！🎉

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