Python与深度学习库PyTorch进阶

从零开始：PyTorch的安装与环境配置

想象一下，你是一位即将踏上奇幻旅程的探险家，而PyTorch就是你的魔法地图。首先，你需要确保拥有正确的装备来开始这段冒险。对于Python开发者来说，这意味着要正确地设置开发环境。在Windows、macOS或Linux系统上，我们都可以通过pip来安装PyTorch。打开你的终端（或者命令提示符），输入以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

这条命令就像是念出咒语，将PyTorch及其相关的视觉和音频处理工具包召唤到你的机器上。安装完成后，别忘了检查是否成功安装了最新的版本。

import torch
print(torch.__version__)

一旦确认无误，恭喜你！现在你已经拥有了探索深度学习世界所需的钥匙。

玩转张量：使用PyTorch构建你的第一个神经网络

在进入深海潜水之前，潜水员需要先学会如何呼吸水下空气；同样，在深入研究复杂的深度学习模型前，我们需要掌握张量这一基本概念。张量可以被看作是多维数组，它们构成了PyTorch中的数据流基础。让我们创建一个简单的线性回归模型作为热身运动吧。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建虚拟数据集
x = torch.randn(100, 1) * 10
y = x + 3 * torch.randn(100, 1)

# 定义模型结构
class LinearRegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)  # 输入输出都是1维

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

# 初始化模型实例
model = LinearRegressionModel()

# 选择损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs