PyTorch 快速入门教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习和计算。本教程将为您提供一个快速入门，帮助您了解 PyTorch 的基本概念和用法。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：PyTorch 安装指南

基本概念

张量（Tensor）：PyTorch 中的数据结构，类似于 NumPy 的数组。
神经网络（Neural Network）：由多个层组成的模型，用于学习数据中的模式。
损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

实例教程

以下是一个简单的 PyTorch 神经网络实例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

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

# 创建一个实例
model = SimpleNet()

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：

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