PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的深度学习框架。本教程将介绍 PyTorch 的基础知识。

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：安装 PyTorch

基础概念

张量（Tensors）

在 PyTorch 中，所有数据都是以张量的形式存储的。张量类似于 NumPy 的数组，但是具有动态尺寸和强大的自动微分功能。

自动微分

PyTorch 的自动微分功能使得构建复杂的神经网络变得非常容易。自动微分允许您在计算过程中自动计算梯度。

神经网络

神经网络是 PyTorch 的核心组件。PyTorch 提供了多种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

实践示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例，用于实现一个线性回归模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个线性模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 创建一些输入数据
x = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
y = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])

# 训练模型
model.train()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = (output - y).pow(2).mean()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(x)
    print("预测值:", output)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

希望这个教程能帮助您开始使用 PyTorch！🚀

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