PyTorch 技术文档

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。它提供了灵活的框架，支持动态计算图，使得研究人员和工程师能够轻松地进行实验和开发。

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是一些基本的安装步骤：

环境准备：确保您的系统满足 PyTorch 的安装要求。
安装命令：使用以下命令进行安装：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 示例，展示了如何创建一个神经网络并对其进行训练：

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

# 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, 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

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(1)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(x)
    loss = (output - y).pow(2).mean()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

资源链接

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