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pytorch使用教程

时间: 2025-01-15 14:08:54 浏览: 45

### PyTorch 使用教程 #### 官方文档与入门指南概述对于希望深入了解 PyTorch 的使用者而言，官方提供了详尽的中文教程作为起点[^1]。该系列教程旨在帮助新手快速掌握构建神经网络的基础知识和技术要点。 #### 构建模型基础在《PyTorch 2.2 中文官方教程》的第一部分中介绍了如何创建简单的神经网络模型。这部分内容涵盖了定义层、初始化权重以及前向传播过程中的核心概念和操作方法： ```python import torch from torch import nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits ``` 这段代码展示了怎样通过继承 `nn.Module` 类来建立自定义的神经网络架构，并利用 `Sequential` 结构简化多层线性变换加激活函数的应用流程。 #### 实践建议完成基本理论的学习之后，鼓励学习者动手实践小型项目以巩固所学知识点[^3]。这不仅有助于加深理解，还能培养解决实际问题的能力。推荐从简单任务起步，随着经验积累逐渐挑战更为复杂的课题。 #### 进一步阅读材料为了获得更加全面的知识体系，除官方网站外还有许多优质的第三方资源可供参考，比如 GitHub 上开源项目的源码分析或是技术博客里分享的经验心得等。这些资料能够提供不同的视角去解读相同的技术难题，从而拓宽视野并激发创新思维。

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