PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究。以下是一些基本指南，帮助您开始使用 PyTorch。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

快速开始

  1. 创建一个简单的神经网络

    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

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    loss = nn.MSELoss()(output, torch.randn(1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

  2. 使用预训练模型 PyTorch 提供了大量的预训练模型，您可以直接使用它们来提高模型性能。

    import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

  3. 使用 GPU 加速 如果您有可用的 GPU，可以使用 PyTorch 的 GPU 加速功能。

    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

更多资源

希望这些指南能帮助您开始使用 PyTorch！

PyTorch Logo