PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活的框架和丰富的API，非常适合于研究和开发。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程内容。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网获取详细的安装指南。

基础概念

张量 (Tensor): PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 的数组。
神经网络 (Neural Network): 由多个层组成的计算模型，用于模拟人脑处理信息的方式。
损失函数 (Loss Function): 用于衡量预测值与真实值之间的差异。

示例代码

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

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, 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

# 实例化模型
model = SimpleNN()

# 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):
    # 假设我们有一些输入和目标
    inputs = torch.randn(10)
    targets = torch.randn(1)

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

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

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 的知识，可以访问本站的 PyTorch 高级教程。

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