PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合进行研究和开发。以下是一些PyTorch的基础教程，帮助你快速上手。

安装 PyTorch

首先，你需要安装PyTorch。你可以通过以下链接了解如何安装：安装 PyTorch

基础概念

1. 张量（Tensor）：PyTorch中的数据结构，类似于NumPy的ndarray。
2. 自动微分（Autograd）：PyTorch的核心功能，允许自动计算导数。
3. 神经网络（Neural Networks）：PyTorch提供了丰富的神经网络层和损失函数。

实战案例

以下是一个简单的神经网络模型，用于分类任务：

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

# 定义模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = SimpleNet()

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 假设x_train和y_train是训练数据
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

• PyTorch官方文档
• PyTorch教程系列

希望这些教程能帮助你入门PyTorch！🎉