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!🎉