下面是一个简单的使用 PyTorch 实现的汽车推荐算法的示例代码。这个示例实现了一个简单的基于用户-物品协同过滤的推荐系统：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 假设有5个用户和10辆汽车
num_users = 5
num_items = 10
embedding_dim = 5

# 创建用户和物品的嵌入矩阵
user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)

# 模拟用户和物品的交互数据（用户ID，物品ID，评分）
interactions = torch.tensor([[0, 1, 4.0],
                              [1, 2, 3.0],
                              [2, 0, 5.0]], dtype=torch.float)

# 定义模型
class Recommender(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim):
        super(Recommender, self).__init__()
        self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)

    def forward(self, user_ids, item_ids):
        user_emb = self.user_embedding(user_ids)
        item_emb = self.item_embedding(item_ids)
        # 计算用户和物品之间的内积作为预测评分
        preds = torch.sum(user_emb * item_emb, dim=1)
        return preds

# 初始化模型和优化器
model = Recommender(num_users, num_items, embedding_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    user_ids = interactions[:, 0].long()
    item_ids = interactions[:, 1].long()
    ratings = interactions[:, 2]
    
    preds = model(user_ids, item_ids)
    loss = nn.MSELoss()(preds, ratings)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

# 使用模型进行推荐
user_id = torch.tensor([0])
item_ids = torch.arange(num_items)
predicted_ratings = model(user_id, item_ids)

print('Predicted ratings for user 0:')
print(predicted_ratings)

这段代码演示了一个简单的基于用户-物品协同过滤的推荐系统，使用了用户和物品的 Embedding 层来学习用户和物品的表示。在训练过程中，模型尝试预测用户与物品之间的交互评分，并通过均方误差损失函数进行优化。最后，使用训练好的模型进行推荐时，可以输入用户ID，得到对所有物品的预测评分。