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 PyTorch 基础教程的一些要点：

快速开始

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要在您的计算机上安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载并安装。
  2. 创建一个简单的神经网络：以下是一个简单的神经网络示例：
import torch
import torch.nn as nn

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

net = SimpleNet()
  1. 训练模型：使用以下代码来训练模型：
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

深度学习资源

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，以下是一些有用的资源：

PyTorch Logo