PyTorch 快速入门指南

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。本指南将为您介绍 PyTorch 的基本概念和用法。

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：PyTorch 安装指南

PyTorch 简介

PyTorch 提供了动态计算图，这使得它在研究和开发中非常灵活。以下是 PyTorch 的一些主要特点：

易于上手：PyTorch 提供了简单易用的 API，使得新手可以快速入门。
动态计算图：与 TensorFlow 不同，PyTorch 使用动态计算图，这意味着您可以更灵活地进行实验。
强大的社区支持：PyTorch 拥有一个庞大的社区，提供了丰富的文档和教程。

快速示例

以下是一个使用 PyTorch 实现的简单神经网络示例：

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

# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # 除批次大小外的所有维度
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
for epoch in range(2):  # 训练两轮
    optimizer.zero_grad()
    output = net(inputs)
    loss = criterion(output, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(net)

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希望这份指南能帮助您快速入门 PyTorch！如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言交流。