PyTorch实战指南

最新推荐文章于 2025-04-30 20:38:31 发布

缪昱锨Hunter

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PyTorch实战指南

PyTorch_Practice这是我学习 PyTorch 的笔记对应的代码，点击查看 PyTorch 笔记在线电子书项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch_Practice

一、项目介绍

PyTorch是由Facebook的人工智能研究实验室开发的一款开源机器学习库。它提供了动态计算图的能力，是深度学习领域的一个重要工具。本指南基于PyTorch实战项目，旨在帮助读者深入理解和掌握PyTorch的应用。

二、项目快速启动

安装环境

确保你的系统中已经安装了Python以及必要的依赖包，如NumPy等。接下来，你可以通过pip或者conda来安装PyTorch：

使用pip安装

pip install torch torchvision

使用conda安装

如果你更倾向于使用Anaconda环境管理器，则可以运行以下命令：

conda create -n pytorch_env python=3.7
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

运行第一个示例

在完成安装后，我们可以通过下面这个简单的神经网络示例，来看看PyTorch的基本操作流程：

import torch

# 创建一个简单的线性模型
class LinearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

input_dim = 10  # 输入维度
output_dim = 5  # 输出维度
learning_rate = 0.01  # 学习率
num_epochs = 100  # 训练轮数

# 实例化模型
model = LinearModel(input_dim, output_dim)
# 构建损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    inputs = torch.randn(100, input_dim)  # 随机输入数据
    targets = torch.randn(100, output_dim)  # 随机目标数据
    
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    # 反向传播并更新权重
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

print("训练完成")