PyTorch 介绍

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习领域。它提供了灵活的编程模型和高效的执行能力，使得研究人员和开发者可以轻松地进行实验和开发。

特点

• 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这意味着在执行前不需要构建整个计算图，可以更灵活地进行调试和实验。
• 易于使用：PyTorch 的 API 设计直观，易于学习和使用。
• 强大的社区支持：PyTorch 拥有一个庞大的社区，提供了丰富的教程、文档和开源项目。

快速开始

要开始使用 PyTorch，首先需要安装它。您可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示如何定义一个神经网络：

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

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 创建模型实例
model = SimpleModel()

# 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 epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1))
    loss = criterion(output, torch.randn(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 查看模型权重
print(model.linear.weight)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

• PyTorch 官方文档

PyTorch Logo