PyTorch 快速入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于深度学习。本教程将带你快速入门 PyTorch，让你了解其基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

基本概念

• 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，用于学习数据中的模式。
• 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

示例代码

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.linspace(-1, 1, steps=100)
y = x.pow(2) + 0.1 * torch.randn(100)  # 添加一些噪声

# 创建模型
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 t in range(200):
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(f"最终模型参数：{model.weight.item()}, {model.bias.item()}")

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 PyTorch，可以阅读以下文章：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 教程

总结

通过本教程，你应该对 PyTorch 有了一个基本的了解。希望这个教程能帮助你开始你的深度学习之旅！