PyTorch 简介

PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它广泛应用于深度学习领域，特别是在计算机视觉和自然语言处理方面。PyTorch 提供了灵活的框架，允许研究人员和工程师轻松地构建和训练复杂的神经网络。

特点

动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这使得调试和原型设计更加容易。
易于使用：PyTorch 的 API 设计直观，易于学习和使用。
强大的社区支持：PyTorch 拥有庞大的社区，提供了大量的教程、文档和预训练模型。

安装

要在您的系统上安装 PyTorch，请访问PyTorch 官方网站。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, 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、损失函数和优化器
model = SimpleNN()
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()

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的信息，请访问以下链接：