PyTorch 快速入门指南

PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了灵活、动态的神经网络建模能力。以下是使用 PyTorch 的快速入门指南。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。安装步骤请参考 PyTorch 官方文档。

快速开始

1. 导入 PyTorch

   import torch
   

2. 创建一个简单的神经网络

   class SimpleNet(torch.nn.Module):
       def __init__(self):
           super(SimpleNet, self).__init__()
           self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 50)
           self.relu = torch.nn.ReLU()
           self.fc2 = torch.nn.Linear(50, 1)
   
       def forward(self, x):
           x = self.fc1(x)
           x = self.relu(x)
           x = self.fc2(x)
           return x
   

3. 实例化模型、损失函数和优化器

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

4. 训练模型

   for epoch in range(100):
       # 假设 x 和 y 是输入和目标
       optimizer.zero_grad()
       output = model(x)
       loss = criterion(output, y)
       loss.backward()
       optimizer.step()
   

5. 评估模型

   with torch.no_grad():
       output = model(x)
       loss = criterion(output, y)
       print(f"Loss: {loss.item()}")
   

学习资源

• PyTorch 官方文档 提供了丰富的教程和示例。
• PyTorch 中文社区 是一个活跃的中文交流平台，您可以在这里找到更多资源和帮助。

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