PyTorch 简介

PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于应用中的深度学习。它提供了灵活的编程接口和动态计算图，使得研究人员和工程师能够轻松地构建和训练复杂的神经网络模型。

特点

• 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这使得它非常适合于研究和实验。
• 易于使用：PyTorch 的 API 设计简洁，易于上手。
• 强大的社区支持：PyTorch 拥有庞大的社区，提供了丰富的资源和教程。

安装

要安装 PyTorch，请访问PyTorch 官网。

示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例：

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, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 创建模型、损失函数和优化器
model = SimpleNet()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 模拟一些数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(1)

# 训练模型
optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()

print(loss.item())

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更多信息

如果您想了解更多关于 PyTorch 的信息，请访问PyTorch 官方文档。