PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了易于使用的接口和动态计算图。以下是 PyTorch 深度学习教程的一些关键点。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过官方文档了解如何安装适用于您操作系统的 PyTorch 版本。

• 安装 PyTorch

基础概念

在开始编写代码之前，了解以下基础概念是很重要的：

• 张量（Tensors）
• 自动微分（Autograd）
• 神经网络（Neural Networks）

快速入门

以下是一个简单的 PyTorch 神经网络示例：

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

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 假设有一些数据
data = torch.randn(64, 784)
labels = torch.randint(0, 10, (64,))

# 训练网络
optimizer.zero_grad()
outputs = net(data)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

扩展阅读

• PyTorch 官方文档