PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究和开发。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程，帮助您快速入门。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。根据您的操作系统，请参考以下步骤：

基础概念

张量 (Tensors): PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
自动微分 (Autograd): PyTorch 的自动微分功能，使得梯度计算变得简单。
神经网络 (Neural Networks): 基于张量和自动微分的深度学习模型。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 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

# 创建模型实例
model = SimpleNet()

# 输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = model(x)

print(output)

资源链接

图片示例

(center) PyTorch Symbol (center)

PyTorch 的标志，代表着这个强大的深度学习库。

希望这些内容能帮助您更好地了解 PyTorch！