欢迎来到 PyTorch 神经网络快速入门教程！在这个教程中，我们将学习如何使用 PyTorch 构建和训练一个简单的神经网络。

神经网络基础

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由多个神经元组成，每个神经元都连接到其他神经元。神经网络通过学习数据中的模式来执行各种任务，如图像识别、自然语言处理等。

神经元结构

一个基本的神经元包含以下几个部分：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 权重：连接输入层和隐藏层的参数。
  • 激活函数：对神经元输出进行非线性变换。
  • 输出层：输出最终结果。

神经元结构

PyTorch 神经网络

在 PyTorch 中，我们可以使用 nn.Module 类来定义自己的神经网络。

import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

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

训练神经网络

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.optim 和 torch.nn 中的损失函数来训练神经网络。

import torch.optim as optim

# 创建模型、损失函数和优化器
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问我们的 PyTorch 教程页面。

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