PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将为您介绍 PyTorch 的基本概念和使用方法。

快速入门

  1. 安装 PyTorch

    • 首先，您需要安装 PyTorch。您可以访问 PyTorch 官网 获取安装指南。

  2. 创建第一个神经网络

    • 在 PyTorch 中，创建一个神经网络非常简单。以下是一个简单的例子：
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, 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

model = SimpleNet()
  1. 训练模型
    • 接下来，您可以使用训练数据来训练这个模型。
# 假设我们有一个输入和输出数据
inputs = torch.randn(64, 10)
targets = torch.randn(64, 1)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

PyTorch Logo