在Python中使用PyTorch进行非负矩阵分解（NMF）的主要步骤是什么？请结合《Python非负矩阵分解工具包 PyTorch-NMF 发布》提供的开源工具，给出具体的代码实现。

非负矩阵分解（NMF）是一种强大的矩阵分解技术，常用于特征提取和数据压缩。在Python中，利用PyTorch库来实现NMF算法可以提供较高的灵活性和易用性。为了帮助你掌握如何使用PyTorch进行NMF分解，我们推荐参考《Python非负矩阵分解工具包 PyTorch-NMF 发布》这一资源。虽然该资源的具体内容未详细披露，但基于其标题和背景知识，以下是一段可能的代码实现示例：

参考资源链接：[Python非负矩阵分解工具包 PyTorch-NMF 发布](https://wenku.csdn.net/doc/69b1ce8t7i?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的环境中已经安装了PyTorch库。你可以使用pip来安装PyTorch：

pip install torch

然后，导入必要的模块并准备你的数据：

import torch
from torch.nn import NMF

# 假设你有一个非负矩阵V
V = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 初始化NMF模型，例如分解成两个因子矩阵W和H，且每个矩阵的秩为1
nmf = NMF(n_components=2)

# 对矩阵V进行NMF分解
W = nmf(V)
H = nmf.reconstructed_matrix_

# 输出分解结果
print(

参考资源链接：[Python非负矩阵分解工具包 PyTorch-NMF 发布](https://wenku.csdn.net/doc/69b1ce8t7i?spm=1055.2569.3001.10343)