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。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程。

快速开始

1. 安装 PyTorch：首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从PyTorch 官网下载适合您系统的安装包。

2. 编写第一个 PyTorch 程序：

import torch

# 创建一个简单的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 打印张量
print(x)

3. 使用 PyTorch 进行深度学习：

PyTorch 提供了丰富的 API 来构建和训练深度学习模型。以下是一个简单的神经网络示例：

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(3, 1)

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

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]))
    loss = (output - torch.tensor([1.0])).pow(2).sum()
    loss.backward()
    optimizer.step()

学习资源

如果您想深入学习 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

• PyTorch 官方文档：提供了最全面的 PyTorch 文档。
• PyTorch 社区论坛：在这里您可以找到关于 PyTorch 的各种问题和答案。
• PyTorch 教程：本站提供的 PyTorch 教程。

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