PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。这个教程将引导你入门 PyTorch，并帮助你开始构建自己的深度学习模型。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

基础概念

  • 张量（Tensors）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 自动微分（Autograd）：PyTorch 的自动微分功能，使得训练深度学习模型变得简单。
  • 神经网络（Neural Networks）：由多个层组成的模型，用于模拟人脑的神经网络。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

import torch
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(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = net(input_data)

print(output)

更多资源

想要了解更多关于 PyTorch 的信息，可以访问以下链接：

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