PyTorch 文档教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，用于应用深度学习。以下是一些关于 PyTorch 的基本教程，帮助您快速上手。

快速开始

安装 PyTorch

首先，您需要安装 PyTorch。以下是安装步骤：

1. 访问 PyTorch 官方网站。
2. 根据您的操作系统选择合适的安装包。
3. 运行安装包进行安装。

创建第一个神经网络

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # 除 batch dimension 外的所有维度
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = Net()

print(net)

以上代码定义了一个简单的卷积神经网络，并打印了网络结构。

进一步学习

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问以下链接：

• PyTorch 官方文档
• PyTorch 中文文档

希望这些教程能帮助您快速上手 PyTorch！😊