欢迎阅读本指南！我们将带您了解如何使用PyTorch构建和训练机器学习模型。以下是关键步骤与示例代码：

环境准备 🛠️

确保已安装PyTorch： 

pip install torch torchvision

如需更详细的安装说明，请访问 /pytorch_tutorial。

数据加载 📁

使用torchvision加载常用数据集： 

from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.ToTensor()
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
PyTorch_logo

模型定义 🏗️

定义一个简单的神经网络： 

import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(28*28, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 10)
        )
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)
Neural_Network_Structure

训练循环 🔄

编写训练循环代码： 

model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(5):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
Training_Process_Overview

模型保存 📤

训练完成后保存模型： 

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

如需了解模型加载方法，请查看 /community/tech/guides/pytorch_model_loading。

扩展学习 📚

Code_Snippet_Example