PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些基本的 PyTorch 教程内容，帮助您快速入门。

快速开始

1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以在 PyTorch 官网 找到安装指南。
2. 创建第一个模型：在 PyTorch 中，创建一个简单的神经网络模型非常简单。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

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)

model = SimpleModel()

3. 训练模型：训练模型通常涉及前向传播、反向传播和优化器。以下是一个简单的训练循环示例：

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.tensor([[1.0]], requires_grad=True))
    loss = criterion(output, torch.tensor([[2.0]]))
    loss.backward()
    optimizer.step()

资源链接

• PyTorch 官方文档：这里是 PyTorch 官方文档，包含详细的 API 文档和教程。
• PyTorch 中文社区：这里有丰富的中文教程和资源，适合中文用户。

图像示例

下面是一个神经网络结构的示意图：

希望这些内容能帮助您开始使用 PyTorch！