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，并且能够很好地支持动态计算图。

特点

  • 动态计算图：PyTorch 的计算图是动态的，这意味着可以在运行时修改计算图，这使得调试和实验变得更加容易。
  • 易于使用：PyTorch 的 API 设计直观，易于理解，使得开发者可以快速上手。
  • 丰富的社区和生态系统：PyTorch 拥有一个庞大的社区和丰富的生态系统，提供了大量的教程、模型和工具。

快速开始

要开始使用 PyTorch，您可以访问PyTorch 官网，那里有详细的安装指南和教程。

示例

以下是一个简单的 PyTorch 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 SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 创建网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 训练网络
for epoch in range(100):
    # 随机生成一些输入和目标
    inputs = torch.randn(1, 10)
    targets = torch.randn(1, 1)

    # 前向传播
    outputs = net(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

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

相关资源

如果您需要更多的信息和资源，可以访问以下链接：

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