📚 PyTorch 教程指南

欢迎来到 abc_compute_forum 的 PyTorch 学习专区！以下内容将帮助你快速上手 PyTorch 深度学习框架。

🧰 开发环境准备

1. 安装 PyTorch

   • 通过 pip 安装：pip install torch
   • 或访问 PyTorch 官方网站 获取最新版本
   

2. 验证安装
   在终端运行以下代码：

   import torch  
   print(torch.__version__)  
   

   若输出版本号，说明安装成功！

📈 入门示例代码

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().__init__()  
        self.fc = nn.Linear(10, 2)  

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

# 训练流程  
model = SimpleNet()  
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  

# 模拟数据  
inputs = torch.randn(5, 10)  
targets = torch.randint(0, 2, (5,))  

# 训练循环  
for epoch in range(100):  
    outputs = model(inputs)  
    loss = criterion(outputs, targets)  
    optimizer.zero_grad()  
    loss.backward()  
    optimizer.step()  

print("训练完成！")  

🌐 扩展学习资源

• 阅读 PyTorch 基础教程 深入了解高级功能
• 参考 官方文档 获取完整 API 说明

📌 小贴士

• 使用 torch.utils.data.Dataset 自定义数据集
• 通过 torchvision 加载图像数据（如需图像处理相关示例，可点击 图像教程）
• 模型保存与加载：torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

注意：所有示例代码需配合 Python 3.7+ 和 CUDA 环境运行，具体配置可参考 环境搭建指南。