PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活的接口和动态计算图，非常适合于研究和开发。本教程将介绍 PyTorch 的基本使用方法和常见应用。

快速开始

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以在 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：下面是一个简单的神经网络示例：

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

# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

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

# 实例化模型
model = SimpleNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(1)

optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()
  1. 评估模型：完成训练后，您可以使用测试数据来评估模型的性能。

图像识别

PyTorch 在图像识别领域有着广泛的应用。以下是一个简单的图像识别示例：

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasets, models, transforms

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 训练模型（此处省略训练代码）

总结

PyTorch 是一个功能强大的深度学习库，适合于各种深度学习任务。希望本教程能够帮助您入门 PyTorch。

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