深度学习是人工智能领域的一个分支，它让计算机能够从数据中学习并做出决策。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其易用性和灵活性而受到许多开发者的青睐。

安装 PyTorch

在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了 PyTorch。你可以通过访问 PyTorch 官方网站 来获取安装指南。

基础概念

  • 神经网络：模拟人脑工作方式的计算模型。
  • 损失函数：衡量预测值与实际值之间差异的指标。
  • 优化器：用于调整神经网络参数的算法。

快速开始

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 SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化模型、损失函数和优化器
model = SimpleNet()
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))
    loss = criterion(output, torch.randn(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

更多资源

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神经网络