高级 PyTorch 教程

在这个教程中，我们将深入探讨 PyTorch 的高级功能。PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于应用深度学习。它以其灵活性和动态计算图而闻名。

安装 PyTorch

确保你已经安装了 PyTorch。你可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

动态计算图

PyTorch 的一个关键特点是动态计算图。这意味着你可以在运行时创建和修改计算图。

示例

import torch

# 创建一个变量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 创建一个函数
y = x * 2

print(y)

高级模型

卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络是用于图像识别的强大工具。以下是一个简单的 CNN 示例。

import torch.nn as nn

# 创建一个简单的 CNN 模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 28 * 28, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(-1, 16 * 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        return x

model = SimpleCNN()

扩展阅读

如果你对 PyTorch 感兴趣，可以阅读我们的 PyTorch 入门教程。

图片示例

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