无缝入门深度学习：使用 PyTorch 的分步指南

2023-12-06 21:22:03

探索 PyTorch：深度学习之旅

前言

深度学习已成为解决复杂问题和推动技术创新的强大工具。PyTorch，一个流行的深度学习框架，以其易用性、灵活性以及构建和训练深度学习模型的强大功能而闻名。本指南将带您踏上一段激动人心的旅程，探索 PyTorch 的强大功能，从基础到高级主题。

第 1 部分：建立基础

什么是深度学习？

深度学习涉及使用多层神经网络，这些神经网络从数据中学习复杂模式。神经网络本质上是图，其中节点表示神经元，而边缘表示连接它们的权重。

训练神经网络

训练神经网络涉及两个主要步骤：

前向传播： 输入数据通过网络，产生预测。
反向传播： 计算损失（预测与实际值之间的差异），并使用梯度下降优化网络权重。

第 2 部分：使用 PyTorch 入门

设置 PyTorch

使用 pip（pip install torch）或 conda（conda install pytorch）安装 PyTorch。
导入必要的库（import torch）。

创建神经网络

考虑一个简单的两层神经网络，用于预测房屋价格：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 10)  # 输入维度为 1，输出维度为 10
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)  # 输入维度为 10，输出维度为 1

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

训练神经网络

net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.MSELoss()

for epoch in range(1000):
    # 前向传播
    y_pred = net(x)

    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, y)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新权重
    optimizer.step()