PyTorch 深度学习教程

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。本教程将带您入门PyTorch深度学习。

基础概念

在开始之前，您需要了解以下基础概念：

• 神经网络：一种模拟人脑工作原理的计算模型。
• 深度学习：一种利用神经网络进行数据学习的机器学习方法。
• PyTorch：一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。

快速开始

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安装教程

创建第一个神经网络

以下是一个简单的神经网络示例：

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, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

训练网络

接下来，您可以使用以下代码训练网络：

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randn(100, 1)

# 训练网络
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

如果您想了解更多关于PyTorch和深度学习的内容，请访问以下链接：

• PyTorch官方文档
• 深度学习教程

图片展示