PyTorch 教程概览

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些本站的 PyTorch 教程，可以帮助您入门和深入理解 PyTorch。

• 安装 PyTorch
• 基础概念
• 神经网络构建
• 迁移学习

快速开始

环境配置

确保您的环境中已经安装了 PyTorch。您可以通过以下命令检查是否安装：

pip show torch

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 示例，用于创建一个简单的神经网络：

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

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

# 实例化模型
model = SimpleModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 输入数据
x = torch.randn(1)
y = torch.randn(1)

# 训练模型
optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()

print('预测输出:', output.data)

图片示例

神经网络结构示意图

通过以上教程和示例，您可以开始使用 PyTorch 进行深度学习实践了。祝您学习愉快！