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PyTorch 是一个在研究领域广泛使用的深度学习框架，提供了大量的灵活性和效率。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 构建你的第一个神经网络。

一、安装 PyTorch

首先，我们需要安装 PyTorch。PyTorch 的安装过程很简单，你可以根据你的环境（操作系统，Python 版本，是否使用 GPU 等）在 PyTorch 的官方网站生成相应的安装命令。以下是一种常见的安装命令：

pip install torch torchvision

二、Tensor

在 PyTorch 中，基本的数据结构是 Tensor（张量）。Tensor 和 NumPy 的数组很相似，但它还可以在 GPU 上运行以加速计算。以下是创建 Tensor 的一些方法：

import torch# 创建一个未初始化的 5x3 矩阵
x = torch.empty(5, 3)
print(x)# 创建一个随机初始化的 5x3 矩阵
x = torch.rand(5, 3)
print(x)# 创建一个全部为 0，数据类型为 long 的矩阵
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)# 创建 tensor 并直接使用数据初始化
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

三、神经网络

在 PyTorch 中，我们使用 torch.nn 包来构建神经网络。nn 依赖于 autograd 来定义和计算梯度。nn.Module 包含神经网络的层，以及返回 output 的 forward(input) 方法。

让我们定义一个简单的前馈神经网络：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()# 输入图像为单通道，输出通道为 6，3x3 正方形卷积核self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)# an affine operation: y = Wx + bself.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)  # 6*6 是图像维度self.fc2 = nn.Linear(120, 84)self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):# 在 2x2 窗口上进行最大池化x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))# 如果是方阵，只需要指定一个数字x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))x = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)return xdef num_flat_features(self, x):size = x.size()[1:]  # 所有维度除了批量维度num_features = 1for s in size:num_features *= sreturn num_featuresnet = Net()
print(net)

你刚刚定义了一个前馈函数，在它里面（以及只在它里面）我们使用了 Tensor 的任意操作。backward 函数（在这里是 autograd）将会自动定义，你可以在 forward 函数中使用任何针对 Tensor 的操作。

通过以上的简单介绍，我们相信你已经对如何在 PyTorch 中构建神经网络有了一个基本的理解。在后续的文章中，我们将深入讨论如何训练神经网络，以及如何使用数据加载器，等等。