PyTorch 入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它为深度学习研究提供了强大的支持。以下是一些关于 PyTorch 的入门教程，帮助你快速上手。

基础知识

1. 安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以通过以下命令来安装：

pip install torch torchvision torchaudio

2. PyTorch 基础概念

• 张量（Tensor）：PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 的数组。
• 神经网络（Neural Network）：由多个层（如全连接层、卷积层等）组成的模型。
• 优化器（Optimizer）：用于更新网络参数的算法，如 SGD、Adam 等。

实战案例

1. 线性回归

线性回归是一个简单的监督学习任务，它通过一个线性方程来预测目标变量。

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

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = LinearRegression()

# 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(torch.tensor([1.0]))
    loss = criterion(output, torch.tensor([2.0]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

2. 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）常用于图像识别等任务。

import torch.nn as nn

# 定义 CNN 模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例
model = CNN()

扩展阅读

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