PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook AI 研究团队开发，它提供了强大的深度学习功能，并且易于使用。本教程将带你入门 PyTorch，从基础概念到实现简单的神经网络。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以访问 PyTorch 官网 获取安装指南。

基础概念

  • 张量（Tensors）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的 ndarrays。
  • 自动微分（Autograd）：PyTorch 提供的自动微分功能，使得计算梯度变得简单。

简单神经网络

以下是一个简单的神经网络实现：

import torch
import torch.nn as nn

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

model = SimpleNN()

优化和损失函数

在训练模型时，你需要选择合适的优化器和损失函数。以下是一个使用 Adam 优化器和均方误差损失函数的例子：

import torch.optim as optim

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

训练模型

以下是一个训练模型的例子：

import torch.optim as optim

# 假设 x_data 和 y_data 是你的数据
x_data = torch.randn(100, 10)
y_data = torch.randn(100, 1)

optimizer.zero_grad()
outputs = model(x_data)
loss = criterion(outputs, y_data)
loss.backward()
optimizer.step()

扩展阅读

如果你想要深入了解 PyTorch，以下是一些推荐资源：

希望这个教程能帮助你入门 PyTorch。如果你有任何问题，欢迎在 PyTorch 中文社区 提问。

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