PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。以下是一些 PyTorch 的入门教程，帮助你快速上手。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以根据你的操作系统和 Python 版本，从 PyTorch 的官方网站下载并安装相应的版本。

PyTorch 官方安装指南

基础概念

在开始使用 PyTorch 进行深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如张量、自动微分等。

  • 张量：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 自动微分：用于计算函数的导数。

实践案例

以下是一个简单的 PyTorch 实践案例，使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络，用于分类任务。

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

# 定义模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, 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

# 实例化模型
model = SimpleNet()

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

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x_train)
    loss = criterion(output, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

PyTorch 官方文档

资源链接

希望这些教程能帮助你快速入门 PyTorch！🎉