PyTorch线性回归实战：CPU & GPU实现 本项目使用PyTorch深度学习框架，以Jupyter Notebook的形式实现了线性回归模型，并提供了GPU加速支持。代码结构清晰，注释详细，适合PyTorch入门学习。 学习要点： 线性回归原理及PyTorch实现 PyTorch搭建神经网
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安装要求： Python 3.6或更高版本 pip包管理器 GPU支持（可选）： NVIDIA显卡 CUDA支持 安装步骤： 检查并安装pip 根据CUDA版本下载并安装CUDA Toolkit 访问PyTorch官方网站获取相应安装命令 示例安装命令（支持CUDA 11.3）： pip
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本资源包含用于 PyTorch 框架的测试代码。PyTorch 是一个开源的机器学习库，允许研究人员和工程师构建深度神经网络。此测试代码可能涉及各种模型训练、数据处理和性能评估任务。用户可以通过运行这些示例来了解如何有效地使用 PyTorch API。
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PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。它以其灵活性、高效性和易用性而受到广大开发者和研究人员的喜爱。"pytorch资源文件2"可能包含了一系列与PyTorch相关的资料，例如库、教程、示例代码等，用于帮助用户深入理解和应用PyTorc
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