PyTorch 中文教程

PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的架构，易于使用和扩展，并且是许多深度学习研究和开发的优先选择。

快速开始

1. 安装 PyTorch
   首先，您需要安装 PyTorch。您可以在 PyTorch 官方网站 找到详细的安装指南。

2. 创建第一个 PyTorch 模型
   下面是一个简单的 PyTorch 模型示例：

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   class SimpleNet(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(SimpleNet, self).__init__()
           self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
           self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
           self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
           self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
           self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
   
       def forward(self, x):
           x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
           x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
           x = x.view(-1, 4*4*50)
           x = F.relu(self.fc1(x))
           x = self.fc2(x)
           return x
   
   net = SimpleNet()
   

3. 训练模型
   训练模型通常涉及以下步骤：

   • 定义损失函数
   • 定义优化器
   • 训练循环

   更多细节，请参考 PyTorch 训练教程。

相关资源

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

图片示例

希望这个教程能帮助您开始使用 PyTorch！