PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将为您介绍 PyTorch 的基本概念和使用方法。

安装 PyTorch

首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以通过以下链接了解详细的安装步骤：PyTorch 安装指南

基本概念

张量（Tensors）

在 PyTorch 中，所有数据都是以张量的形式存储的。张量类似于 NumPy 的数组，但具有动态大小和自动微分功能。

自动微分（Autograd）

PyTorch 的自动微分功能允许您轻松地计算复杂函数的梯度。这对于训练神经网络至关重要。

神经网络（Neural Networks）

PyTorch 提供了构建和训练神经网络的多种工具和类。

实践示例

以下是一个简单的 PyTorch 神经网络示例：

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

# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, 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

# 实例化模型
model = SimpleNN()

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以阅读以下教程：

希望这个入门教程能帮助您开始使用 PyTorch！🚀

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