如何写出pytorch

编写 PyTorch 程序通常涉及以下几个步骤：

1. **导入模块**：首先需要导入PyTorch的核心模块 `torch` 和可能需要的数据加载模块（如`torchvision`）：

import torch
import torchvision

2. **张量操作**：PyTorch 的核心数据结构是张量（Tensor），你可以创建、操作和转换张量：

x = torch.tensor([1., 2., 3.])  # 创建一个一维张量
y = torch.rand(2, 3)           # 创建随机二维张量

3. **定义模型**：使用 PyTorch 构建神经网络模型，通常是通过 `nn.Module` 类或其子类来实现：

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(3, 4)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
model = Net()

4. **定义损失函数和优化器**：

criterion = torch.nn.MSELoss()  # 对于回归任务，比如均方误差
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

5. **训练循环**：
- 预测和计算损失
- 反向传播
- 更新权重

for epoch in range(num_epochs):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

6. **测试与评估**：

with torch.no_grad():
    predictions = model(test_data)
    accuracy = compute_accuracy(predictions, test_labels)

7. **保存与加载模型**：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))