PyTorch 工具包简介

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究和开发。以下是一些关于 PyTorch 工具包的基本信息。

官方网站: PyTorch 官网
特点:
- 易于使用
- 支持动态计算图
- 丰富的文档和社区支持

安装 PyTorch

安装 PyTorch 非常简单，你可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision torchaudio

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例代码，用于创建一个神经网络并对其进行训练：

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, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

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

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 假设我们有一些输入数据
    inputs = torch.randn(10)
    targets = torch.randn(1)

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

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

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

    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'simple_model.pth')

扩展阅读

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希望这些信息能帮助你更好地了解 PyTorch 工具包！👍