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PyTorch 深度学习：从入门到精通
PyTorch 是一个十分风行的深度学习框架，它能够帮忙钻研人员和开发者疾速地构建、训练、测试神经网络模型。本文将介绍 PyTorch 深度学习的基础知识，并提供一些实用的技巧和工具，以便您可能轻松地进入深度学习畛域。

什么是 PyTorch？
PyTorch 是由 Facebook 公司开发的开源机器学习库，被广泛应用于自然语言解决、计算机视觉、举荐零碎等畛域。与 TensorFlow 等其余深度学习框架不同，PyTorch 采纳动态图的形式进行计算图的构建和计算，这使得它更加易于应用和调试。

疾速入门 PyTorch
要开始应用 PyTorch 深度学习，您须要先装置 PyTorch 并理解一些基本概念。以下是一个简略的例子，阐明如何应用 PyTorch 来创立一个线性回归模型：

python
import torch
import numpy as np

创立数据集

x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], [7.042], [10.791], [5.313], [7.997], [3.1]], dtype=np.float32)
y_train = np.array([[1.7], [2.76], [2.09], [3.19], [1.694], [1.573], [3.366], [2.596], [2.53], [1.221], [2.827], [3.465], [1.65], [2.904], [1.3]], dtype=np.float32)

将数据集转换成张量

x_train = torch.from_numpy(x_train)
y_train = torch.from_numpy(y_train)

定义模型

class LinearRegression(torch.nn.Module):

def __init__(self):
    super(LinearRegression, self).__init__()
    self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # 输出和输入的维度都是 1

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

model = LinearRegression()

定义损失函数和优化器

criterion = torch.nn.MSELoss() # 均方误差
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 随机梯度降落

训练模型

num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):

# 前向流传
outputs = model(x_train)
loss = criterion(outputs, y_train)

# 反向流传
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 每隔 100 次迭代，打印一次损失值
if (epoch+1) % 100 == 0:
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

绘制图形

import matplotlib.pyplot as plt
predicted = model(x_train).detach().numpy()
plt.plot(x_train.numpy(), y_train.numpy(), ‘ro’, label=’Original data’)
plt.plot(x_train.numpy(), predicted, label=’Fitted line’)
plt.legend()
plt.show()
在上述示例中，咱们首先创立了一个蕴含 15 个数据点的简略数据集，而后将其转换为 PyTorch 张量。而后定义一个线性回归类，并应用均方误差作为损失函数和随机梯度降落作为优化器来训练模型。在每次迭代中，咱们都会计算模型的输入和损失，并应用反向流传更新模型参数。最初，咱们能够绘制出拟合