创建一个简单的神经网络

PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的架构和易于使用的API，使得构建和训练神经网络变得更加简单。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程。

快速入门

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装：

• PyTorch 安装教程

创建第一个神经网络

安装完成后，您可以创建一个简单的神经网络来分类一些数据。以下是一个简单的例子：

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


class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

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

# 实例化网络
model = SimpleNN()

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

# 模拟一些输入和输出
inputs = torch.randn(64, 784)
labels = torch.randint(0, 10, (64,))

# 前向传播和反向传播
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

资源和社区

PyTorch 拥有一个非常活跃的社区，您可以在这里找到更多的教程、问题和解决方案：

• PyTorch 官方论坛

图像识别

图像识别是深度学习中最常见应用之一。以下是一个使用 PyTorch 进行图像识别的例子：

希望这些基本教程能帮助您开始使用 PyTorch！