PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些 PyTorch 的基本文档和资源。

快速开始

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官方网站 获取安装指南。

  2. Hello World：以下是一个简单的 PyTorch 示例，用于创建一个神经网络并输出 "Hello World"。

    import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建一个简单的神经网络
model = nn.Linear(1, 1)

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

# 训练模型
for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.tensor([[1.0]]))
    loss = criterion(output, torch.tensor([[2.0]]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

print("Output:", output)

  3. 更多资源：如果您想了解更多关于 PyTorch 的信息，可以访问 PyTorch 官方文档。

示例图片

下面是一些与 PyTorch 相关的示例图片。

PyTorch 模型
PyTorch 训练

总结

PyTorch 是一个功能强大的深度学习库，适合初学者和专家。希望这些文档能帮助您更好地了解和使用 PyTorch。