排油茶，pytorch

### PyTorch 使用教程概述

PyTorch 是一个开源的机器学习库，支持从研究原型到生产部署的无缝过渡。该平台提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建复杂的神经网络模型。

#### 安装与配置环境

为了开始使用 PyTorch，建议按照官方文档中的安装指南进行操作[^3]。对于大多数用户来说，在 Anaconda 环境下通过 pip 或 conda 命令可以轻松完成安装：

pip install torch torchvision torchaudio

或者使用 Conda:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

#### 构建简单线性回归模型实例

下面是一个简单的例子展示如何创建并训练一个用于预测房价的线性回归模型[^4]:

import torch
from torch import nn, optim

# 创建数据集
X = torch.tensor([[1], [2], [3]], dtype=torch.float32)
Y = X * 2 + 3

class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

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

model = LinearModel()
loss_fn = nn.MSELoss()  # 损失函数定义
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 优化器设置

for epoch in range(500):  # 训练循环
    pred_y = model(X)
    loss = loss_fn(pred_y, Y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(f'最终损失值: {loss.item()}')

此代码片段展示了基本的数据准备、模型搭建以及训练过程。

#### 解决常见错误提示

当遇到运行时异常或其他技术难题时，可以从以下几个方面着手排查问题[^2]:
- **CUDA 错误**: 如果在 GPU 上执行计算时报错，则需确认 CUDA 版本是否匹配当前使用的 PyTorch 库；
- **维度不一致**: 进行张量运算前务必检查输入输出尺寸的一致性；
- **内存不足**: 对于大型模型或批量处理任务，适当调整 batch size 可缓解 OOM (Out Of Memory) 的情况；