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。以下是关于 PyTorch 的一些基础教程。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是在 Ubuntu 和 Windows 上安装 PyTorch 的步骤：

基础概念

PyTorch 中的基础概念包括：

张量（Tensors）：类似于 NumPy 的数组，但支持自动微分。
神经网络（Neural Networks）：用于构建和训练神经网络。
自动微分（Automatic Differentiation）：用于计算梯度。

实例教程

以下是一个简单的 PyTorch 实例教程，演示如何构建一个线性回归模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

# 实例化模型
model = LinearRegression()

# 训练数据
x = torch.tensor([[1]], requires_grad=True)
y = torch.tensor([[2]], requires_grad=True)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(x)
    loss = criterion(out, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print('模型输出：', out.data)

PyTorch 教程

安装 PyTorch

基础概念

实例教程

更多资源