PyTorch入门案例有哪些

PyTorch是一个流行的深度学习框架，适合用于各种机器学习任务。如果你是刚刚开始学习PyTorch，可以尝试以下一些入门案例：

1. 手写数字识别：这是一个常见的机器学习入门案例，可以使用 PyTorch 训练一个卷积神经网络 (CNN) 来识别 MNIST 手写数字数据集中的数字。

2. 语言模型：使用 PyTorch 建立一个循环神经网络 (RNN) 来预测英文句子中的下一个单词。

3. 图像分类：使用 PyTorch 训练一个卷积神经网络 (CNN) 来对图像进行分类。可以使用常见的图像数据集，如 CIFAR-10 或 ImageNet。

4. 强化学习：使用 PyTorch 实现强化学习算法，如 Q-learning 或 Deep Q-Network (DQN)，来训练一个游戏智能体。

5. 文本分类：使用 PyTorch 训练一个循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 来对文本进行分类。

这些案例只是举个例子，PyTorch 还可以用于许多其他机器学习任务。你可以在 PyTorch 官网或者其他学习资源中找到更多入门案例。