PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究和开发。以下是一些关于 PyTorch 的基础教程，帮助你快速上手。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。以下是在 Linux 系统上安装 PyTorch 的步骤：

  1. 确保你的 Python 版本为 3.6 或更高。
  2. 访问 PyTorch 官网，根据你的系统配置下载相应的安装包。
  3. 解压安装包并运行安装脚本。

更多安装细节，请访问本站链接：PyTorch 安装教程

基础概念

  • 张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 自动微分（Autograd）：PyTorch 的自动微分系统，可以自动计算梯度。
  • 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的计算模型，用于执行复杂的任务。

示例教程

以下是一个简单的线性回归示例：

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

# 创建数据
x = torch.linspace(-1, 1, steps=100)
y = 2 * x + 1 + torch.randn(100) * 0.2

# 创建模型
model = nn.Linear(1, 1)

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

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

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

更多示例教程，请访问本站链接：PyTorch 示例教程

总结

PyTorch 是一个功能强大的深度学习库，通过上述教程，你可以快速入门。祝你学习愉快！

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