PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将介绍 PyTorch 的基本概念和操作。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保您已经安装了 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何在您的操作系统上安装 PyTorch。

PyTorch 安装教程

基础概念

以下是一些 PyTorch 中的基本概念：

  • Tensor: 张量是 PyTorch 中数据的基本结构，类似于 NumPy 中的数组。
  • Variable: 可变对象，包含了张量及其梯度信息。
  • 自动微分: PyTorch 使用自动微分来计算梯度，这可以让我们方便地进行反向传播。

快速入门

以下是使用 PyTorch 编写一个简单神经网络的基本步骤：

  1. 导入 PyTorch 库。
  2. 创建输入和目标数据。
  3. 定义神经网络模型。
  4. 定义损失函数和优化器。
  5. 训练模型。

以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建数据
x = torch.randn(10, 5)
y = torch.randn(10, 1)

# 定义模型
model = nn.Linear(5, 1)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

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希望这份基础教程能帮助您开始使用 PyTorch！🤖

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