PyTorch 快速入门指南

欢迎来到 PyTorch 快速入门指南！PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习。以下是一些基础概念和步骤，帮助您开始使用 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网下载适合您操作系统的安装包。

环境配置

安装完成后，您需要配置 Python 环境以使用 PyTorch。以下是一个简单的示例：

import torch

print(torch.__version__)

如果您看到 PyTorch 的版本号，说明您的环境已经配置成功。

创建第一个神经网络

以下是一个简单的神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn

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

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

net = SimpleNet()
print(net)

训练模型

接下来，您可以使用一些数据来训练模型：

import torch.optim as optim

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

# 模拟一些数据
inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
targets = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])

optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()

print("训练后的模型输出：", outputs)

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