PyTorch 指南

PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习的研究和开发。本文将为您介绍 PyTorch 的基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

基本概念

张量（Tensors）

在 PyTorch 中，所有的数据都是以张量的形式存储的。张量类似于多维数组，可以存储数值数据。

自动微分

PyTorch 的自动微分功能使得深度学习模型训练变得更加容易。您可以使用 autograd 模块来实现自动微分。

实践示例

以下是一个简单的 PyTorch 神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = SimpleNN()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以阅读以下文章：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

希望这个指南能帮助您更好地了解 PyTorch！🤖