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。它以其灵活性和动态计算图而闻名，非常适合研究和个人项目。

快速入门

1. 安装 PyTorch
2. 创建一个简单的神经网络
3. 训练模型
4. 评估模型

实例

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 500)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型、损失函数和优化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(2):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 评估模型
# ...

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问PyTorch 官方文档。

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