PyTorch 深度学习教程

PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活且易于使用的接口来构建和训练深度学习模型。以下是关于 PyTorch 的几个基础教程，帮助你快速入门。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以根据你的操作系统和需求，在 PyTorch 官网 上找到安装指南。

基础概念

张量 (Tensors)

在 PyTorch 中，张量是数据的基本单位。它们类似于 NumPy 的数组，但是可以自动处理 GPU 加速。

• 创建张量:

  import torch
  
  x = torch.tensor([1, 2, 3])
  print(x)
  

自动求导 (Autograd)

PyTorch 的自动求导功能使得构建和训练复杂的神经网络变得非常简单。

• 自动求导示例:

  y = x.pow(2).sum()
  print(y)
  y.backward()
  print(x.grad)
  

实践案例

以下是一个使用 PyTorch 实现的简单神经网络示例：

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

# 定义网络结构
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化网络和优化器
model = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.tensor([[1.0]]))
    loss = (output - torch.tensor([2.0])).pow(2)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

希望这些教程能帮助你更好地了解 PyTorch！🤖