PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，适用于深度学习。本指南旨在帮助初学者快速入门 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载适合您操作系统的安装包。

基本概念

  • 张量（Tensors）：PyTorch 的核心数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 自动微分（Autograd）：PyTorch 提供的自动微分功能，使得构建深度学习模型变得容易。
  • 神经网络（Neural Networks）：PyTorch 提供了多种神经网络层和优化器。

实践项目

以下是一个简单的 PyTorch 项目，用于实现一个线性回归模型。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个线性回归模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10, 1)
y = 2 * x + 1 + torch.randn(10, 1)

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

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

print("训练完成，模型参数：", model.weight.item())

扩展阅读

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