PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它提供了灵活的深度学习框架，易于使用且具有强大的功能。以下是一些 PyTorch 的基本概念和特点。

安装 PyTorch

在开始之前，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

  • 张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持自动微分。
  • 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
  • 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 计算和
y = torch.sum(x)

print(y)

资源

如果您想了解更多关于 PyTorch 的信息，可以访问以下链接：

PyTorch Logo