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。本教程将带你从基础开始，逐步掌握 PyTorch 的使用。

快速入门

安装 PyTorch

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

创建第一个模型

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleModel()

损失函数和优化器

在训练模型时，你需要选择合适的损失函数和优化器。

损失函数

以下是一些常用的损失函数：

  • Mean Squared Error (MSE)
  • Cross Entropy Loss

优化器

以下是一些常用的优化器：

  • Stochastic Gradient Descent (SGD)
  • Adam

训练模型

以下是一个简单的训练循环示例：

import torch.optim as optim

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

希望这个教程能帮助你快速上手 PyTorch！🚀

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