PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究和应用开发。本教程将为您介绍 PyTorch 的基本使用方法和常用技巧。

安装 PyTorch

在开始使用 PyTorch 之前，您需要先安装它。您可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

更多安装指南，请访问 PyTorch 官方文档。

PyTorch 基础

张量 (Tensors)

在 PyTorch 中，所有数据都是通过张量（Tensors）进行操作的。张量可以看作是多维数组。

import torch

# 创建一个 2x2 的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

自动微分 (Autograd)

PyTorch 使用自动微分来计算导数。这使得梯度下降等优化算法变得简单易用。

# 计算张量的梯度
loss = torch.sum(tensor**2)
loss.backward()  # 计算梯度

更多自动微分相关内容，请参阅 PyTorch 自动微分教程。

神经网络 (Neural Networks)

PyTorch 提供了强大的神经网络工具，可以轻松构建和训练复杂的模型。

import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(2, 3),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(3, 1)
)

# 前向传播
output = model(tensor)

更多神经网络相关内容，请参阅 PyTorch 神经网络教程。

扩展阅读

[

深度学习_PyTorch_教程
]