PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，主要用于应用深度学习。以下是一些基础的 PyTorch 教程内容。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是一个简单的安装步骤：

  1. 访问 PyTorch 官网，下载适合您操作系统的安装包。
  2. 按照官方指南进行安装。

PyTorch 安装

基础概念

张量 (Tensors)

在 PyTorch 中，所有数据都是以张量的形式存储的。张量类似于多维数组。

  • 创建张量：使用 torch.tensor() 函数可以创建一个张量。
  • 张量运算：PyTorch 提供了丰富的张量运算功能。

张量

自动微分

PyTorch 的自动微分功能允许您轻松地计算复杂函数的梯度。

  • 定义损失函数：通常使用 torch.nn.MSELoss() 或 torch.nn.CrossEntropyLoss() 等损失函数。
  • 定义优化器：例如 torch.optim.SGD() 或 torch.optim.Adam()。

自动微分

实践项目

在了解基础知识后，您可以尝试以下实践项目来加深理解：

  • 手写数字识别：使用 MNIST 数据集，训练一个神经网络来识别手写数字。
  • 图像分类：使用 CIFAR-10 数据集，训练一个卷积神经网络来分类图像。

手写数字识别

学习资源

如果您想进一步学习 PyTorch，以下是一些推荐资源：

希望这些内容能帮助您开始 PyTorch 的学习之旅！