PyTorch 快速入门教程

欢迎来到 PyTorch 快速入门教程页面！PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，用于构建和训练机器学习模型。以下是本教程的主要内容：

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何在您的操作系统上安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

创建第一个 PyTorch 程序

在安装 PyTorch 后，您可以开始编写您的第一个 PyTorch 程序。以下是一个简单的例子：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 打印张量
print(x)

使用 PyTorch 进行数据加载

PyTorch 提供了强大的数据加载和预处理功能。以下是如何使用 PyTorch 加载和预处理数据的例子：

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 创建一些数据
data = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建数据集
dataset = TensorDataset(data)

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

# 使用数据加载器
for batch in dataloader:
    print(batch)

PyTorch 模型构建

PyTorch 使构建和训练神经网络变得简单。以下是一个简单的线性回归模型的例子：

import torch.nn as nn

# 创建模型
model = nn.Linear(2, 1)

# 创建损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

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

# 打印模型参数
print(model.weight)

扩展阅读

如果您想深入了解 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 教程
• PyTorch 社区论坛

希望这个教程能帮助您快速入门 PyTorch！🚀