PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了易于使用的 API，使得深度学习变得简单而高效。以下是一些入门 PyTorch 的基本步骤和资源。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以在 PyTorch 官网 找到详细的安装指南。

快速开始

  1. 创建一个简单的神经网络：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 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()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    # 假设有一些输入数据
    inputs = torch.randn(10)
    targets = torch.randn(1)
    
    # 前向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')
  1. 查看 PyTorch 社区资源：

如果您需要更多帮助或想要了解 PyTorch 的更多信息，请访问我们的 PyTorch 社区。

图片示例

以下是一个简单的 PyTorch 网络结构的图片：

PyTorch Neural Network