PyTorch2.0

PyTorch是什么
PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的AI研究团队开发并维护。它基于Python语言，提供了强大的张量计算功能，并支持动态计算图，使得研究人员和开发者能够灵活地构建和训练深度学习模型。PyTorch的主要功能包括：支持GPU加速计算、提供丰富的预训练模型库、支持分布式训练、以及与其他工具和库的无缝集成。PyTorch广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域，是学术界和工业界广泛使用的深度学习框架之一。

PyTorch使用示例
以下是一个简单的PyTorch使用示例，展示如何构建一个基础的神经网络模型并进行训练：

安装PyTorch
在命令行中运行以下命令安装PyTorch（以CUDA 11.8为例）：

bash

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pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

构建神经网络模型
以下代码定义了一个简单的全连接神经网络：

python

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import torch  
import torch.nn as nn  

class SimpleNN(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super(SimpleNN, self).__init__()  
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)  
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)  

    def forward(self, x):  
        x = torch.relu(self.fc1(x))  
        x = self.fc2(x)  
        return x  

model = SimpleNN()

训练模型
以下代码展示了如何加载数据并训练模型：

python

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import torch.optim as optim  

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  

for epoch in range(10):  
    for data, target in dataloader:  
        optimizer.zero_grad()  
        output = model(data)  
        loss = criterion(output, target)  
        loss.backward()  
        optimizer.step()