PyTorch 入门教程

PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于应用中的深度学习。它提供了灵活的API和动态计算图，使得深度学习模型的设计和实现更加便捷。以下是一些PyTorch的基础教程内容。

安装 PyTorch

在开始之前，您需要安装PyTorch。以下是安装步骤的简要概述：

• 访问 PyTorch官网
• 选择适合您的操作系统和Python版本
• 下载并运行安装程序

快速开始

以下是使用PyTorch构建一个简单的神经网络进行分类的示例：

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

# 定义模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

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

# 创建模型实例
model = SimpleNet()

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

# 训练模型
# ...

# 保存模型
# torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

扩展阅读

如果您想更深入地了解PyTorch，以下是一些推荐资源：

• PyTorch官方文档
• PyTorch教程
• PyTorch社区

图片示例

以下是使用PyTorch进行图像识别的示例。

希望这些内容能帮助您快速入门PyTorch！