PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习。本教程将带您入门，了解 PyTorch 的基本概念和用法。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载适合您操作系统的安装包。

基本概念

  • 张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持自动微分。
  • 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
  • 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

示例

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.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 创建模型实例
model = SimpleNet()

# 输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = model(x)

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：

图片示例

Neural_Network