PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活且易于使用的接口，特别适合深度学习。以下是关于 PyTorch 的基础教程和资源。

快速入门

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是一个简单的安装指南：

• 访问 PyTorch 官网。
• 选择适合您系统的安装包。
• 运行安装程序。

创建第一个神经网络

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

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

# 创建网络实例
model = SimpleNN()

资源链接

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 教程
• PyTorch 社区

实践项目

图像分类

图像分类是一个经典的深度学习任务。以下是一个简单的图像分类项目：

# 加载并预处理数据
data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(data, batch_size=64, shuffle=True)

# 训练模型
# ...（此处省略模型训练代码）

# 测试模型
# ...（此处省略模型测试代码）

更多实践项目，请访问我们的 项目库。

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