PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些 PyTorch 训练的基础教程。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

基础概念

  • 张量（Tensors）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  • 神经网络（Neural Networks）：由层（Layers）组成，用于学习数据中的模式。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn

# 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()

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = net(input_data)
print(output)

进一步学习

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问我们的 PyTorch 教程页面。

示例图片

PyTorch 图标

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神经网络结构

Neural_Network_Architecture