PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将为您提供一个 PyTorch 的基础入门。

快速开始

1. 安装 PyTorch 首先，您需要在您的机器上安装 PyTorch。您可以访问PyTorch 官方网站了解如何安装。

2. 编写第一个 PyTorch 模型 下面是一个简单的 PyTorch 模型示例：

   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)
   
   # 创建模型实例
   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
   inputs = torch.tensor([[1.0]], dtype=torch.float32)
   targets = torch.tensor([[2.0]], dtype=torch.float32)
   
   optimizer.zero_grad()
   outputs = model(inputs)
   loss = criterion(outputs, targets)
   loss.backward()
   optimizer.step()
   

3. 扩展阅读

   • PyTorch 官方文档
   • PyTorch 实战教程

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下面是一个简单的 PyTorch 模型示例的图片：

希望这个教程能帮助您开始使用 PyTorch！