PyTorch 入门教程

欢迎来到 PyTorch 入门教程页面！这里将为您介绍 PyTorch 的基本概念和快速上手指南。

安装 PyTorch

在开始使用 PyTorch 之前，您需要先安装它。根据您的操作系统，可以参考以下链接进行安装：

• Windows 安装指南
• macOS 安装指南
• Linux 安装指南

快速上手

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对其进行训练。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
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)

# 创建网络实例
net = SimpleNet()

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

# 生成一些随机数据
x = torch.randn(10)
y = 2 * x + 1

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 打印输出结果
print("Final output:", net(x))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，以下是一些推荐阅读：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文社区

希望这个入门教程对您有所帮助！🙂