PyTorch 神经网络框架教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它以其动态计算图和易于使用的API而闻名。本教程将介绍 PyTorch 的神经网络框架，帮助您快速上手。

神经网络基础

神经网络是深度学习的基础，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。以下是一些神经网络的基本组成部分：

神经元：神经网络的基本单元。
层：由多个神经元组成，负责数据的处理。
激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。

PyTorch 神经网络框架

PyTorch 提供了强大的神经网络框架，以下是其中一些关键组件：

nn.Module：所有 PyTorch 模型的基类。
nn.Linear：全连接层。
nn.Conv2d：卷积层，常用于图像处理。
nn.ReLU：ReLU 激活函数。

实践示例

以下是一个简单的神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

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

model = SimpleNet()
print(model)

扩展阅读

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