PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些 PyTorch 的基础教程。

快速开始

安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以从PyTorch 官网下载并安装适合您系统的版本。
创建第一个模型：在安装完成后，您可以创建一个简单的神经网络模型。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 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

# 实例化模型
model = SimpleNet()

训练模型：接下来，您可以使用一些数据来训练这个模型。

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randn(100, 1)

# 训练模型
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for _ in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

更多资源

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

希望这些教程能帮助您开始使用 PyTorch！🚀

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