PyTorch 快速入门教程

欢迎来到 PyTorch 快速入门教程！在这里，你将学习如何使用 PyTorch 进行深度学习。PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了灵活的API和强大的功能，使得深度学习更加容易和有趣。

安装 PyTorch

在开始之前，你需要确保你的系统上安装了 PyTorch。你可以通过以下链接查看安装指南：PyTorch 安装指南。

基础概念

在深入学习之前，让我们先了解一些基础概念：

张量（Tensor）：PyTorch 的基本数据结构，类似于 NumPy 中的数组。
神经网络（Neural Network）：由多个层组成的计算模型，用于学习数据中的模式。
损失函数（Loss Function）：用于衡量预测值和真实值之间差异的函数。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示了如何使用 PyTorch 创建一个神经网络：

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.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 实例化网络
net = SimpleNet()

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

# 训练数据
x_train = torch.linspace(-1, 1, steps=100)
y_train = x_train**2 + 0.2 * torch.randn(100)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(x_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print('Finished Training')

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 PyTorch，以下是一些推荐的资源：

希望这个教程能帮助你快速入门 PyTorch！🎉

# 图片示例
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/PyTorch_Logo/" alt="PyTorch_Logo"/></center>