PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将介绍 PyTorch 的基础知识，包括安装、基本概念和简单示例。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

PyTorch 基本概念

张量（Tensors）

在 PyTorch 中，所有数据都是以张量的形式存储的。张量类似于 NumPy 的数组，但具有动态大小和自动微分功能。

自动微分（Autograd）

PyTorch 的自动微分功能允许您轻松地计算复杂函数的梯度。这对于训练神经网络至关重要。

神经网络（Neural Networks）

神经网络是深度学习的基础。PyTorch 提供了构建和训练神经网络的工具。

示例：Hello World

以下是一个简单的 PyTorch 示例，用于实现一个简单的神经网络：

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.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return 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
for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.tensor([1.0]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

print("训练完成！")

总结

本教程简要介绍了 PyTorch 的基础知识。希望这能帮助您开始使用 PyTorch 进行深度学习。

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