PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将带您入门，了解如何使用 PyTorch 进行深度学习。

快速开始

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。
  2. 编写第一个 PyTorch 代码：下面是一个简单的 PyTorch 代码示例，用于创建一个神经网络并训练它。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, 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

# 创建网络和优化器
model = SimpleNN()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = torch.mean((output - 1)**2)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

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