PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将带您入门 PyTorch，并介绍其基本概念和用法。

安装 PyTorch

在开始之前，您需要确保您的系统上已安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

基本概念

张量 (Tensors)

PyTorch 中的所有数据都是以张量的形式存储的。张量类似于 NumPy 中的数组，但具有动态尺寸和自动微分功能。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x)

自动微分

PyTorch 提供了自动微分功能，这使得优化和训练神经网络变得非常简单。

import torch

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x ** 2

y.backward()
print(x.grad)

神经网络

PyTorch 提供了构建和训练神经网络的工具。

import torch.nn as nn

model = nn.Linear(3, 1)
input = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])
output = model(input)
print(output)

实践项目

您可以访问 本站的其他 PyTorch 教程 来学习如何构建实际的项目。

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