Bagaimana untuk belajar PyTorch? terlalu mudah

Ramai rakan bertanya kepada saya cara belajar PyTorch. Amalan telah membuktikan bahawa pemula hanya perlu menguasai beberapa konsep dan penggunaan. Mari kita lihat ringkasan panduan ringkas ini!

Building Tensors

Tensors in PyTorch are multi-dimensional arrays, similar to NumPy's ndarrays, but can run on the GPU:

import torch# Create a 2x3 tensortensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(tensor)

Dynamic computation graph

PyTorch uses dynamic computation graphs to perform operations when performing operasi Bina graf pengiraan dengan pantas, yang memberikan kefleksibelan untuk mengubah suai graf semasa masa jalan:

# Define two tensorsa = torch.tensor([2.], requires_grad=True)b = torch.tensor([3.], requires_grad=True)# Compute resultc = a * bc.backward()# Gradientsprint(a.grad)# Gradient w.r.t a

GPU dipercepatkan

PyTorch membolehkan penukaran mudah antara CPU dan GPU. Hanya gunakan .to(device):

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"tensor = tensor.to(device)

Autograd: pembezaan automatik

Autograd PyTorch menyediakan fungsi pembezaan automatik untuk semua operasi tensor Tetapan require_grad=True boleh menjejaki pengiraan:

Rangkaian Nerdrreee

menyediakan kelas nn.Module untuk mentakrifkan seni bina rangkaian saraf dan mencipta lapisan tersuai melalui subkelas:

x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)y = x**2y.backward()print(x.grad)# Gradient of y w.r.t x

Lapisan yang dipratentukan dan fungsi kehilangan

PyTorch menyediakan pelbagai lapisan yang dipratentukan dalam modul nn, fungsi kehilangan dan algoritma pengoptimuman:

reasi algoritma:

Dataset dan DataLoader

Untuk mencapai pemprosesan data yang cekap dan pemprosesan batch, PyTorch menyediakan kelas Dataset dan DataLoader:

import torch.nn as nnclass SimpleNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.fc = nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):return self.fc(x)

Latihan model (gelung)

Biasanya corak PyTorch loss mengikut ke hadapan, ikuti ke belakang, latihan PyTorch ke hadapan. pas dan kemas kini parameter:

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

Siri model

Gunakan torch.save() dan torch.load() untuk menyimpan dan memuatkan model:

from torch.utils.data import Dataset, DataLoaderclass CustomDataset(Dataset):# ... (methods to define)data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

JIT

, butger mode secara lalai juga menyediakan kompilasi just-in-time (JIT) untuk model:

for epoch in range(epochs):for data, target in data_loader:optimizer.zero_grad()output = model(data)loss = loss_fn(output, target)loss.backward()optimizer.step()

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk belajar PyTorch? terlalu mudah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!