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，易于使用且具有高性能。本教程将带您从零开始，学习如何使用 PyTorch 进行深度学习。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从PyTorch 官网下载适合您操作系统的安装包。

简单示例

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示了如何创建一个神经网络并训练它：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型、损失函数和优化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
x = torch.linspace(-1, 1, steps=100)
y = x.pow(2)

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

print("Training complete")

资源

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