PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将为您介绍 PyTorch 的基本概念和用法。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何在您的系统上安装 PyTorch：安装 PyTorch

基本概念

张量 (Tensor): PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
自动微分 (Autograd): PyTorch 的自动微分功能，允许您轻松地计算梯度。
神经网络 (Neural Network): 由多个层组成的模型，用于学习和预测。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码，用于创建一个线性模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 实例化模型
model = LinearModel()

# 创建输入数据
x = torch.tensor([[1.0]])

# 前向传播
output = model(x)

print(output)

扩展阅读

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