PyTorch 入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了易于使用的接口来构建和训练神经网络。以下是一些 PyTorch 入门的基础知识和教程。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以通过访问 PyTorch 官方网站 来获取详细的安装指南。

快速开始

1. 创建一个简单的神经网络：

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   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)
   
   model = SimpleNet()
   print(model)
   

2. 前向传播：

   input = torch.randn(1, 10)
   output = model(input)
   print(output)
   

3. 损失函数和优化器：

   loss_fn = nn.MSELoss()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   
   optimizer.zero_grad()
   output = model(input)
   loss = loss_fn(output, torch.tensor([1.0]))
   loss.backward()
   optimizer.step()
   

学习资源

• PyTorch 官方文档：这是学习 PyTorch 的最佳起点。
• PyTorch 教程：这里提供了更多关于 PyTorch 的教程和示例。

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PyTorch Logo

希望这个入门教程能帮助您开始使用 PyTorch！