PyTorch 基础教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活和动态的深度学习框架。本教程旨在帮助初学者快速了解 PyTorch 的基础知识。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从PyTorch 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示了如何创建一个神经网络并进行前向传播。

import torch
import torch.nn as nn

# 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

# 创建模型实例
model = SimpleNN()

# 创建一些随机输入
inputs = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
outputs = model(inputs)
print(outputs)

损失函数和优化器

在训练神经网络时，我们通常使用损失函数来衡量预测值与真实值之间的差距，并使用优化器来更新网络的权重。

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

# 创建一些随机输入和输出
inputs = torch.randn(1, 10)
targets = torch.randn(1, 1)

# 前向传播
outputs = model(inputs)

# 计算损失
loss = criterion(outputs, targets)

# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

扩展阅读

如果您想更深入地了解 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 教程
• PyTorch 社区论坛

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