PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习和计算机视觉任务。以下是一些关于 PyTorch 的基础教程和资源。

快速开始

  1. 安装 PyTorch
    首先，您需要安装 PyTorch。您可以根据您的操作系统和 Python 版本，从 PyTorch 官方网站 获取安装指南。

  2. 创建第一个模型
    在 PyTorch 中创建一个简单的神经网络模型非常简单。以下是一个基本的例子：

    import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

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

model = SimpleModel()

  3. 训练模型
    训练模型通常涉及以下步骤：

    • 定义损失函数
    • 定义优化器
    • 训练循环
    import torch.optim as optim

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

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