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
- 安装 PyTorch:首先,您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。
- 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()}')