PyTorch搭建神经网络入门教程

PyTorch搭建神经网络入门教程

在机器学习和深度学习中，神经网络是最常用的模型之一，而 PyTorch 是一个强大的深度学习框架，适合快速开发与研究。在这篇文章中，我们将带你一步步搭建一个简单的神经网络，并介绍 PyTorch 的基本用法。

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了 PyTorch。可以使用 pip 安装：

pip install torch torchvision

安装完成后，你可以使用以下代码检查安装是否成功：

import torch
print(torch.__version__)

如果没有报错，说明 PyTorch 安装成功。

2. 定义数据集

在深度学习中，数据是非常重要的。我们将使用 PyTorch 内置的 torchvision 库中的 MNIST 数据集。这个数据集包含手写数字，适合用来训练图像分类模型。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据的预处理步骤
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 下载并加载训练集和测试集
trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=T