Pytorch快速入门

如果你对深度学习和神经网络感兴趣并想要快速入门，那么 PyTorch 是一个非常好的选择。今天我们将通过 PyTorch 的快速入门教程，一起了解如何使用 PyTorch 搭建简单的神经网络模型，并深入理解相关的知识点。

什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Meta (原 Facebook) 开发，使用 Python 语言编写。它提供了灵活的张量计算功能和强大的自动求导机制，让你能够快速构建和训练神经网络。PyTorch 的设计风格非常贴近 Python 原生语法，使得它容易上手，特别适合初学者和研究人员。

PyTorch 的核心包括张量操作、动态计算图以及自动求导功能。张量类似于 NumPy 的多维数组，但可以在 GPU 上进行计算，从而大大提升运算速度。动态计算图意味着你可以在运行时改变网络结构，这使得调试更加方便。

PyTorch 快速入门：建立一个简单的模型

在这个快速入门教程中，我们将会从数据加载开始，到定义模型，再到训练和评估模型，体验完整的深度学习工作流程。

1. 导入所需库

首先，我们需要导入 PyTorch 的核心模块，包括 torch、torch.nn、torch.optim 以及其他数据相关的模块。

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

这些模块分别用于张量操作、构建神经网络、数据加载以及数据转换等。

• torch 是 PyTorch 的核心模块，用于张量的创建和各种运算。
• torch.nn 提供了大量构建神经网络的工具，例如层、激活函数等。
• torch.optim 包含了各种优化器，用于模型参数的更新。
• torchvision 提供了常用的数据集和数据转换工具。

2. 加载数据

PyTorch 提供了 torchvision 模块来帮助加载常见的数据集，例如 MNIST。在这里，我们通过 datasets.FashionMNIST 加载 Fashion MNIST 数据集，并对数据进行标准化。

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
training_data &#