PyTorch 基础主题教程

欢迎来到 PyTorch 基础主题教程页面！这里我们将介绍 PyTorch 的基础概念和常用功能。

1. PyTorch 简介

PyTorch 是一个开源的机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它提供了动态计算图和自动微分功能，使得深度学习模型的开发更加灵活和高效。

2. 安装 PyTorch

在开始之前，请确保您已经安装了 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取安装指南。

3. 基础概念

3.1 张量 (Tensor)

在 PyTorch 中，张量是数据的基本单元。它类似于 NumPy 的数组，但具有动态大小和自动微分功能。

3.2 自动微分

PyTorch 的自动微分功能使得深度学习模型的训练变得非常简单。您可以使用 .backward() 方法来计算梯度。

4. 深度学习模型

以下是一个简单的神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = SimpleNet()

5. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的信息，可以访问以下链接：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 教程
• PyTorch 社区

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