PyTorch 教程概览

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习和计算。以下是一些关于 PyTorch 的基础教程和资源。

快速开始

1. 安装 PyTorch - 在您的计算机上安装 PyTorch 的最新版本。
2. Hello World - 编写第一个 PyTorch 程序，创建一个简单的神经网络。
3. 数据加载 - 学习如何使用 PyTorch 加载数据集并进行预处理。

示例代码

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

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

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

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

# 训练网络
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(10)

optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()

print("Output:", output)

更多资源

如果您想要深入了解 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

图片示例

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/PyTorch_logo/" alt="PyTorch Logo"/></center>

以上内容为您提供了一个 PyTorch 教程的概览。希望这能帮助您开始使用 PyTorch！