PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于深度学习。本教程将为您介绍 PyTorch 的基础知识，帮助您开始使用这个强大的工具。

快速入门

以下是一些 PyTorch 快速入门的步骤：

  • 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以访问 PyTorch 官网 了解如何安装适合您系统的 PyTorch 版本。

  • 基本操作：熟悉 PyTorch 的基本操作，如张量（Tensors）、自动微分（Autograd）和神经网络（Neural Networks）。

  • 实践项目：通过实际项目来加深理解。例如，您可以尝试实现一个简单的线性回归模型。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 线性回归模型的示例代码：

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

# 创建数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.1 * torch.randn(100)

# 创建模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

net = Net()

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

# 训练模型
for t in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    out = net(x)
    loss = criterion(out, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print('Loss:', loss.item())

下一步

如果您想进一步学习 PyTorch，可以参考以下资源：

希望这个简介能帮助您开始使用 PyTorch。🚀

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