PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的接口和动态计算图，使得研究和开发变得更加容易。以下是 PyTorch 教程的一些基础内容。

安装 PyTorch

在开始之前，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载适合您操作系统的安装包。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 程序示例，用于创建一个简单的神经网络并对其进行训练。

import torch
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.fc1 = nn.Linear(10, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

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

# 创建网络实例
net = SimpleNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(1)

# 训练网络
optimizer.zero_grad()
output = net(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()

print('训练完成！')

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，请访问以下链接：

图片展示

PyTorch 的神经网络结构图：

Neural_Network_Structure