PyTorch 教程

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。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程和资源。

快速开始

1. 安装 PyTorch

   • 首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过 PyTorch 官网 查找适合您系统的安装指南。

2. 创建第一个神经网络

   • 以下是一个简单的神经网络示例：

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

# 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, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

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

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

3. 保存和加载模型
   • 您可以使用 PyTorch 的 torch.save 和 torch.load 函数来保存和加载模型。

# 保存模型
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')

# 加载模型
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

更多资源

• PyTorch 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/
• PyTorch 社区：https://discuss.pytorch.org/
• PyTorch 中文社区：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

希望这些信息能帮助您开始使用 PyTorch！🚀

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