欢迎来到 PyTorch 教程页面！PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习领域。以下是关于 PyTorch 的基本教程。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是一个简单的安装步骤：

  • 访问 PyTorch 官网 获取安装指南。
  • 根据您的操作系统选择合适的安装包。
  • 运行安装包进行安装。

快速开始

以下是使用 PyTorch 编写一个简单的神经网络的基本步骤：

  1. 导入 PyTorch 库：

    import torch

  2. 创建一个简单的神经网络：

    class SimpleNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

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

  3. 创建模型实例并定义损失函数和优化器：

    model = SimpleNet()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

  4. 训练模型：

    for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.tensor([1.0]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

  5. 测试模型：

    input_data = torch.randn(1, 10)
output = model(input_data)
print(output)

扩展阅读

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希望这个教程能帮助您入门 PyTorch！🎉

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