PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习。本教程将带你快速入门 PyTorch 的基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

首先，你需要安装 PyTorch。你可以根据你的操作系统和需求，在 PyTorch 官网 找到相应的安装指南。

快速示例

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对其进行训练。

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

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

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

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 模拟一些数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(10)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

想要更深入地了解 PyTorch，可以阅读以下教程：

希望这个快速入门教程能帮助你开始使用 PyTorch！🚀

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