PyTorch 初学者教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于深度学习。本教程旨在帮助初学者快速入门 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码，用于实现一个线性回归模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 实例化模型
model = LinearRegression()

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

# 输入数据
x = torch.tensor([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = torch.tensor([[2], [4], [6], [8], [10]])

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

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

print('Finished Training')

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