PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的深度学习框架。本教程将帮助你快速入门 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以通过以下链接查看详细的安装指南：PyTorch 安装指南。

基础概念

  • 张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习和预测数据。
  • 优化器（Optimizer）：用于更新网络权重，以最小化损失函数。

示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例，用于实现一个线性回归模型：

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

# 创建数据
x = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], requires_grad=True)
y = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])

# 定义模型
model = nn.Linear(1, 1)

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

# 训练模型
for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print("模型参数：", model.weight.data)

扩展阅读

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