PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于深度学习。它提供了灵活的框架和丰富的API，使得深度学习模型的开发和训练变得简单快捷。以下是一些 PyTorch 入门教程，帮助您快速上手。

安装 PyTorch

在开始之前，您需要安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载适合您操作系统的安装包。

基础概念

  1. 张量 (Tensor): PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 的数组。
  2. 自动微分 (Autograd): PyTorch 提供了自动微分功能，使得梯度计算变得简单。
  3. 神经网络 (Neural Network): 由多个层组成的模型，用于模拟人脑神经元的工作方式。

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch 模型示例：

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

# 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

# 实例化模型
model = SimpleNet()

# 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()}')

更多资源

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

希望这些入门教程能帮助您开始使用 PyTorch！🚀

Tensor
Autograd
Neural Network