PyTorch 官方文档

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，主要用于应用深度学习。它提供了灵活的框架，使得深度学习的研究和开发变得更加容易。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官方网站 获取详细的安装步骤。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 示例：

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

# 创建一个简单的神经网络
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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

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

# 模拟一些输入数据
inputs = torch.randn(1, 10)
targets = torch.randn(1, 1)

# 前向传播
outputs = net(inputs)

# 计算损失
loss = criterion(outputs, targets)

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

资源链接

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 社区

图片示例

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