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PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。本教程将带你进入 PyTorch 的实践之旅，学习如何在 Python 中使用 PyTorch 进行深度学习。

快速入门

安装 PyTorch
- 首先确保你的 Python 环境已经安装，然后通过 pip 安装 PyTorch。
```
pip install torch torchvision
```

编写第一个 PyTorch 程序

下面是一个简单的 PyTorch 程序示例，用于初始化一个神经网络并打印它的参数。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个简单的神经网络
net = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 5)
)

# 打印网络参数
print(net)

PyTorch 数据加载

PyTorch 提供了强大的数据加载和预处理工具，如 torchvision.datasets。

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

实践案例

为了进一步学习和实践 PyTorch，你可以参考以下案例：

总结

通过本教程，你应该对 PyTorch 有了一定的了解，并能够开始自己的深度学习项目。PyTorch 的强大功能和灵活的架构使其成为深度学习研究和开发的理想选择。

希望这些内容能够帮助你入门 PyTorch！🚀

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实践案例

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