PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的编程接口和强大的功能，使得深度学习的研究和开发变得更加容易。

快速开始

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 获取详细的安装指南。
  2. 创建第一个神经网络：安装完成后，您可以开始创建您的第一个神经网络。以下是一个简单的例子：
import torch
import torch.nn as nn

# 创建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, 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

# 实例化网络
net = SimpleNet()
  1. 训练网络：接下来，您需要准备一些数据来训练您的网络。
# 准备一些示例数据
x = torch.randn(10, 1)
y = torch.randn(10, 1)

# 训练网络
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

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

资源链接

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