欢迎来到 PyTorch 入门教程页面！PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。以下是一些基础内容，帮助您开始学习 PyTorch。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保您的系统已经安装了 PyTorch。您可以从PyTorch官网下载并安装适合您系统的 PyTorch 版本。

基础概念

  1. 张量（Tensor）

    • 张量是 PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 的数组。
    • 您可以使用 torch.tensor() 创建一个张量。

  2. 神经网络

    • 神经网络是由多个神经元组成的计算模型。
    • PyTorch 提供了丰富的神经网络模块，例如 torch.nn.Linear。

  3. 损失函数（Loss Function）

    • 损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。
    • 常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失（CrossEntropyLoss）。

实践案例

下面是一个简单的 PyTorch 神经网络示例，用于实现一个简单的线性回归模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个线性模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10, 1)
y = 2 * x + 3 + torch.randn(10, 1)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for i in range(100):
    # 前向传播
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)

    # 反向传播
    loss.backward()
    model.parameters().data.add_(loss.item() * -0.01)

    if i % 10 == 0:
        print(f"Epoch {i}, Loss: {loss.item()}")

扩展阅读

如果您想进一步学习 PyTorch，以下是一些推荐资源：

希望这份入门教程对您有所帮助！😊

PyTorch Logo