欢迎来到 PyTorch 入门教程页面！PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习研究和开发。以下是一些基础概念和步骤，帮助你开始使用 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

简单示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示如何创建一个神经网络并训练它：

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.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络
net = SimpleNet()

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

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.tensor([1.0]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

资源链接

图片示例

中心对齐图片：

PyTorch 简单网络