PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它提供了灵活的深度学习框架，使得研究人员和开发者能够轻松地进行实验和模型构建。
特性
- 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这使得它在模型构建和调试方面非常灵活。
- 易于使用：PyTorch 提供了简洁的 API，使得新手也能够快速上手。
- 强大的社区支持：PyTorch 拥有庞大的社区，提供了丰富的文档和教程。
应用场景
PyTorch 在多个领域都有广泛的应用，包括：
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、图像生成等。
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
- 强化学习：智能体控制、游戏AI等。
快速开始
以下是一个简单的 PyTorch 示例：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 2)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 创建模型实例
model = SimpleNet()
# 创建一些随机数据
x = torch.randn(5, 10)
# 前向传播
output = model(x)
print(output)
更多详细信息和教程，请访问PyTorch 官方文档。