PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活和动态的神经网络构建方式。本教程将带你入门 PyTorch，让你了解其基本概念和用法。

安装 PyTorch

在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了 PyTorch。你可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

张量（Tensors）

张量是 PyTorch 中的核心数据结构，类似于 NumPy 中的数组。你可以使用以下代码创建一个张量：

import torch

# 创建一个 2x3 的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

自动微分

PyTorch 提供了自动微分功能，可以让你轻松计算复杂函数的导数。以下是一个简单的例子：

# 定义一个函数
def f(x):
    return x ** 2

# 计算导数
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = f(x)
y.backward(torch.tensor(1.0))

print(x.grad)

神经网络

PyTorch 提供了构建神经网络的各种工具。以下是一个简单的神经网络示例：

import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 3)
        self.fc2 = nn.Linear(3, 1)

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

# 创建网络实例
net = SimpleNet()

实践项目

为了更好地理解 PyTorch，你可以尝试以下实践项目：

希望这个入门教程能帮助你快速上手 PyTorch！😊

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Tensor
Autograd
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