PyTorch 快速入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的深度学习框架。本教程将带您快速入门 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测与真实值之间的差异。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 创建一个神经网络
class SimpleNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化网络
net = SimpleNet()

# 计算预测值
output = net(x)

print(output)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以阅读以下教程：

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