PyTorch 简介

PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究团队开发，用于应用深度学习。它提供了动态计算图和强大的 GPU 加速，非常适合研究和开发。

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以下是使用 PyTorch 创建一个简单的神经网络的基本步骤：

导入 PyTorch 库:
```
import torch
```

定义网络结构:

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义网络层
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

实例化网络:
```
net = Net()
```

定义损失函数和优化器:

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

训练网络:

for epoch in range(num_epochs):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = net(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

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