PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的深度学习框架，支持动态计算图，这使得它在研究和开发中非常受欢迎。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何在您的系统上安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

  • 张量 (Tensor): PyTorch 的核心数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持自动微分。
  • 神经网络 (Neural Network): 由多个层组成，用于学习数据中的复杂模式。
  • 损失函数 (Loss Function): 用于衡量预测值与真实值之间的差异。

快速入门

  1. 创建张量:

    import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])

  2. 定义神经网络:

    import torch.nn as nn
model = nn.Linear(3, 1)

  3. 前向传播:

    output = model(x)

  4. 计算损失:

    loss = nn.MSELoss()(output, torch.tensor([4.0]))

  5. 反向传播:

    loss.backward()

  6. 更新权重:

    with torch.no_grad():
    model.weight.data -= 0.01 * model.weight.grad

扩展阅读

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