PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的深度学习框架，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。以下是关于 PyTorch 的基本教程，帮助您快速上手。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取详细的安装指南。

基础概念

• 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，使得构建和训练复杂的神经网络变得简单。

实例代码

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 打印张量
print(x)

神经网络

PyTorch 提供了构建和训练神经网络的高层API。

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.linear = nn.Linear(3, 1)

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

# 实例化网络和优化器
model = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = (output - torch.tensor([2.0])).pow(2).mean()
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问本站的 PyTorch 高级教程。

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