PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的框架，使得研究人员和开发者可以轻松地构建和训练复杂的神经网络模型。

快速开始

  1. 安装 PyTorch
    首先，您需要在您的系统上安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取详细的安装指南。

  2. 创建第一个 PyTorch 模型
    在安装完成后，您可以创建一个简单的神经网络模型来学习数据。

    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

# 实例化模型
model = SimpleNet()

# 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 epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

  3. 保存和加载模型
    完成训练后，您可以将模型保存到磁盘，并在以后加载它。

    torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以阅读以下教程：

图片展示

下面是一张 PyTorch 的图片，展示了其简洁的 API 设计。

PyTorch