PyTorch 框架教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于深度学习。以下是一些关于 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。您可以访问 PyTorch 官方网站 获取安装指南。

快速入门

1. 创建一个简单的神经网络

以下是一个使用 PyTorch 创建简单神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 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(10, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = net(x)

2. 训练网络

在训练网络之前，您需要准备一些训练数据和标签。以下是一个简单的训练示例：

# 训练数据
x_train = torch.randn(100, 10)
y_train = torch.randn(100, 1)

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

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x_train)
    loss = criterion(output, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

进一步学习

如果您想要深入了解 PyTorch，可以访问本站的 PyTorch 进阶教程。

图片示例

以下是一些关于 PyTorch 的图片：