PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将为您介绍 PyTorch 的基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保您的系统已安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载并安装适合您系统的版本。

基本概念

以下是 PyTorch 中的一些基本概念：

  • Tensor: PyTorch 中的数据结构，类似于多维数组。
  • Autograd: PyTorch 的自动微分系统，用于计算梯度。
  • Neural Network: 神经网络，用于模拟人脑的神经网络结构。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码，用于创建一个简单的神经网络：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络
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

# 创建模型实例
model = SimpleNet()

# 输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = model(x)

# 打印输出
print(output)

扩展阅读

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希望这个教程能帮助您入门 PyTorch！😊

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