你能给我一段简单的pytorch的示例，深度学习相关的

当然可以。下面是一个使用PyTorch框架进行深度学习的基础示例。这个例子包括了数据加载、模型构建、训练和测试的简单过程：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的线性模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)  # 10个输入特征，1个输出

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

# 实例化模型、损失函数和优化器
model = SimpleModel()
criterion = nn.MSELoss()  # 均方误差损失，适用于回归问题
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 随机梯度下降优化器

# 生成一些模拟数据
x_train = torch.randn(50, 10)  # 50个样本，每个样本10个特征
y_train = torch.randn(50, 1)   # 50个样本的目标值

# 训练模型
for epoch in range(100):  # 进行100次训练迭代
    optimizer.zero_grad()  # 清空上一次的梯度
    outputs = model(x_train)  # 前向传播
    loss = criterion(outputs, y_train)  # 计算损失
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新权重

    print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item()}')  # 打印损失值

# 测试模型
with torch.no_grad():  # 测试阶段不计算梯度
    x_test = torch.randn(10, 10)  # 10个测试样本
    predictions = model(x_test)  # 使用训练好的模型进行预测

print(predictions)

在这个例子中，我们首先定义了一个简单的线性模型`SimpleModel`，该模型包含一个线性层，用于处理输入并产生输出。接着，我们创建了一个损失函数`MSELoss`和一个优化器`SGD`。随后，我们生成了一些模拟的训练数据，并进行了100次迭代的训练过程。最后，我们在测试数据上应用了训练好的模型，并打印了预测结果。