PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适合深度学习和计算机视觉。以下是一些帮助你入门 PyTorch 的基本步骤和资源。

安装 PyTorch

首先，确保你已经安装了 PyTorch。你可以根据你的操作系统和 Python 版本，从 PyTorch 的官方网站下载安装程序。

基本概念

  • Tensor: PyTorch 的核心数据结构，类似于多维数组或矩阵。
  • Variable: 包含数据的容器，具有梯度计算功能，对于训练神经网络非常有用。
  • 自动微分: PyTorch 的自动微分功能允许你高效地计算导数。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 程序示例：

import torch

# 创建一个简单的神经网络
x = torch.linspace(-2, 2, 3)
y = x.pow(2) + 0.5 * torch.rand(x.size())

# 使用简单的线性回归模型进行拟合
w = torch.tensor([-2.0, 0.5], requires_grad=True)

for i in range(1000):
    # 计算预测值
    y_pred = w[0] * x + w[1]

    # 计算损失函数
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()

    # 损失函数对权重 w 的导数
    loss.backward()

    # 更新权重
    with torch.no_grad():
        w -= 0.01 * w.grad
        w.grad.zero_()

print(w)

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