PyTorch 学习资源

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些关于 PyTorch 的学习资源：

官方文档：PyTorch 官方文档 - 学习 PyTorch 的最佳起点。
教程：PyTorch 教程 - 适合初学者和进阶者的教程。
社区：PyTorch 社区论坛 - 加入社区，与其他开发者交流。

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安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网下载适合您系统的安装包。
基本概念：了解 PyTorch 的基本概念，如张量、自动微分等。
实践项目：通过实践项目来加深对 PyTorch 的理解。

图像识别示例

以下是一个简单的图像识别示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models, datasets

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 转换图像
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

# 加载图像数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root='./data', transform=transform)

# 使用模型进行预测
images, labels = next(iter(dataset))
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted:', predicted)

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