PyTorch 快速入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了强大的深度学习功能。本教程将带您快速入门 PyTorch，让您了解其基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网获取安装指南。

基本概念

Tensor: PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 的 nd-array。
Variable: 包含数据和梯度信息的 PyTorch 对象。
自动微分: PyTorch 使用自动微分来计算梯度。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码，用于实现一个线性回归模型。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个线性模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 创建一些随机输入和标签
x = torch.randn(10)
y = 2 * x + 1 + 0.1 * torch.randn(10)

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

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

print('模型参数:', model.weight.item())

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的知识，可以阅读以下教程：