PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它提供了灵活的 API 和动态计算图，使得研究人员和开发者能够轻松地构建和训练复杂的神经网络。

快速开始

以下是一些 PyTorch 的基本概念和操作：

张量（Tensors）：PyTorch 中的所有数据都是通过张量来表示的。
自动微分（Autograd）：PyTorch 提供了自动微分功能，可以自动计算梯度。
神经网络（Neural Networks）：PyTorch 提供了构建和训练神经网络的各种工具。

示例代码

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

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

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

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10, 1)
y = 2 * x + 1

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}')

学习资源

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图片展示

中心图：

PyTorch 的 logo，展示了其简洁和现代的设计风格。