PyTorch 神经网络基础示例 🤖

欢迎来到 PyTorch 神经网络入门指南！以下内容将帮助你快速掌握基础概念和代码实现，适合初学者和想深入学习的开发者。

1. 神经网络核心概念 📘

• 神经元：模拟生物神经元的计算单元，通过加权求和与激活函数处理输入
• 层（Layer）：神经元的组织形式，如全连接层（Linear）、激活层（ReLU）等
• 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差距，常用 MSE、CrossEntropy 等

2. PyTorch 实现步骤 🧩

1. 导入库

   import torch
   from torch import nn
   

2. 定义网络结构 ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc = nn.Linear(784, 10) # 输入层到输出层

   def forward(self, x):
       return self.fc(x)
   

3. 初始化模型与优化器

   model = Net()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   

4. 训练循环 ```python for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() outputs = model(input_data) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ```

3. 扩展学习资源 🌐

• PyTorch 官方文档：深入理解张量操作与自动求导
• 神经网络可视化工具：通过图形直观理解网络结构
• 进阶教程：CNN 与 RNN：探索更复杂的网络类型

4. 小贴士 ✨

• 使用 torch.nn.functional 可减少模型定义的复杂度
• 通过 torchsummary 可查看网络参数量（需安装额外库）
• 实验中注意过拟合问题，可尝试添加正则化或早停机制

是否需要查看具体的代码示例或进一步解释某个概念？😊