PyTorch深度学习入门与实例

深度学习是一种强大的机器学习技术，可以应用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。PyTorch是一个流行的深度学习框架，具有简单易用的API和灵活的计算图模型。本文将介绍PyTorch的基本概念和用法，并提供一些实例代码来帮助读者入门深度学习。

1. PyTorch简介
   PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了用于构建深度神经网络的工具和接口。它的设计理念是简单、灵活和易于扩展。PyTorch的核心是张量（Tensor）和计算图（Computation Graph）。张量是一个多维数组，可以用来表示输入、权重、偏置和输出等数据。计算图是一个有向无环图，用于表示模型的计算过程和反向传播算法。

2. 搭建神经网络
   要使用PyTorch构建神经网络，首先需要定义网络的结构。PyTorch提供了一个模块化接口，可以方便地定义层、激活函数、损失函数等。下面是一个简单的示例，展示了如何使用PyTorch构建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络。

import torch
import torch.nn as<