PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。本教程将带您入门，了解 PyTorch 的基本概念和用法。
安装 PyTorch
在开始之前，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载适合您系统的安装包。
基本概念
- 张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
- 神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
- 损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
示例代码
import torch
# 创建一个 2x3 的张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 创建一个 2x3 的张量，所有元素为 0.5
y = torch.full((2, 3), 0.5)
# 计算张量 x 和 y 的点积
z = torch.dot(x, y)
进一步学习
如果您想深入了解 PyTorch，可以阅读以下教程：