PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将介绍一些 PyTorch 的实战案例，帮助您更好地理解和应用 PyTorch。

实战案例列表

卷积神经网络在图像识别中的应用

卷积神经网络（CNN）是图像识别领域的重要模型。以下是一个简单的CNN模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

更多关于CNN的信息，可以参考本站的其他教程。

深入理解CNN

循环神经网络在序列数据处理中的应用

循环神经网络（RNN）是处理序列数据的有效方法。以下是一个简单的RNN模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

更多关于RNN的信息，可以参考本站的其他教程。

深入理解RNN

生成对抗网络在图像生成中的应用

生成对抗网络（GAN）是一种用于生成逼真图像的强大模型。以下是一个简单的GAN模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.rnn = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.rnn = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

更多关于GAN的信息，可以参考本站的其他教程。

深入理解GAN