PyTorch 文档

PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于应用深度学习。以下是一些关于 PyTorch 的文档资源。

安装指南

1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以从PyTorch 官方网站下载并安装。

2. 环境配置：确保您的 Python 环境已正确配置。

快速开始

1. 创建第一个模型：使用 PyTorch 创建一个简单的神经网络。

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim
   
   # 定义模型
   class SimpleNet(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(SimpleNet, 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
   
   # 实例化模型
   model = SimpleNet()
   
   # 定义损失函数和优化器
   criterion = nn.MSELoss()
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   
   # 训练模型
   for epoch in range(100):
       optimizer.zero_grad()
       output = model(torch.randn(1, 10))
       loss = criterion(output, torch.randn(1, 1))
       loss.backward()
       optimizer.step()
   

2. 保存和加载模型：完成训练后，您可以将模型保存下来，并在需要时加载。

   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
   

学习资源

• PyTorch 官方文档：提供全面且详细的文档。
• PyTorch 社区论坛：加入 PyTorch 社区，与其他开发者交流。

图片

希望这些信息能帮助您更好地了解 PyTorch。