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PyTorch教程样本

PyTorch是一个开源的深度学习库，它提供了灵活且易于使用的API来构建和训练复杂的神经网络。以下是一些PyTorch教程样本，帮助您快速上手。

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安装PyTorch 确保您已安装PyTorch。您可以从PyTorch官网下载适合您系统的安装包。
基本操作 在PyTorch中，您可以使用以下基本操作来处理数据：
- torch.tensor()：创建一个张量。
- torch.nn.Module：定义一个神经网络模型。
- torch.optim：定义一个优化器。

示例：手写数字识别

以下是一个使用PyTorch进行手写数字识别的简单示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

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示例：手写数字识别

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