如何使用 PyTorch 库进行深度学习?

PyTorch 库是一个用于深度学习的 Python 库。它提供了一套工具，用于构建、训练和评估深度学习模型。

使用 PyTorch 库进行深度学习的步骤：

1. 导入 PyTorch 库

import torch

2. 定义模型架构

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 10)

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

3. 创建模型实例

model = Net()

4. 定义损失函数和优化器

loss_fn = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

5. 训练模型

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x_train)
    loss = loss_fn(output, target_label)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印训练进度
    print(f'Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}')

6. 评估模型

# 评估模型
loss, accuracy = model(x_test, target_label)
print(f'Test Loss: {loss.item()}, Test Accuracy: {accuracy.item()}')

其他提示：

• 使用 torch.nn.Linear 等层构建模型。
• 使用 torch.optim.Adam 等优化器训练模型。
• 使用 torch.utils.data.DataLoader 等工具加载和批处理数据。
• 使用 torch.nn.functional 等函数进行各种操作。