定义一个简单的神经网络

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习和计算。以下是一些关于 PyTorch 的教程和文档，帮助您更好地了解和使用这个库。

快速开始

安装 PyTorch
- 首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官方网站获取安装指南。
创建第一个模型
- 在 PyTorch 中创建一个简单的神经网络模型非常简单。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn


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

# 实例化模型
model = SimpleNet()

训练模型
- 接下来，您可以使用训练数据来训练模型。以下是一个简单的训练循环：

# 假设我们有一些训练数据和标签
data = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randn(100, 1)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(data)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

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