Pytorch入门教程: 从线性回归到神经网络

Pytorch是一个开源深度学习框架，它是由Facebook AI研究院开发的。它与其他常用框架如TensorFlow和Caffe类似，但是它具有更为灵活和易于使用的特点。Pytorch提供了一组高级的深度学习工具，可以帮助新手快速入门并构建复杂的模型。

首先，在使用Pytorch之前，我们需要安装它。我们可以使用pip来安装：

pip install torch torchvision

安装完成后，我们就可以开始使用Pytorch了。在这里，我们将演示如何使用Pytorch实现一个简单的线性回归模型。

首先，我们需要导入Pytorch的核心模块torch：

import torch

然后，我们需要定义模型的自变量和因变量，并初始化权重和偏置项。在Pytorch中，我们可以使用torch.tensor()函数来创建张量：

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float32)
w = torch.tensor([0.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True)
b = torch.tensor([0.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True)

在这