PyTorch 入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究。本教程将带你从零开始，了解并掌握 PyTorch 的基本使用。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示如何创建一个神经网络并对其进行训练。

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

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

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

# 创建一个实例
model = SimpleNet()

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

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(10)

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

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

希望这个入门教程能帮助你快速上手 PyTorch！🚀

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