PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习和计算机视觉。本教程将带你从基础开始，逐步深入学习 PyTorch。

安装 PyTorch

在开始之前，你需要安装 PyTorch。你可以根据你的操作系统和 Python 版本，从 PyTorch 官网 下载并安装。

基础概念

  • 张量（Tensor）：PyTorch 的基本数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习和预测。
  • 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值和真实值之间的差异。

实践项目

  • 线性回归（Linear Regression）：预测一个连续值。
  • 分类（Classification）：预测一个离散值。
  • 图像识别（Image Recognition）：识别图像中的对象。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 输入数据
x = torch.tensor([[1.0]], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([[2.0]], dtype=torch.float32)

# 训练网络
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

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

更多资源

想要深入了解 PyTorch，可以参考以下资源：

图片

  • Tensor
  • Neural Network
  • Loss Function