import torch x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])我们可以使用以下代码访问张量的形状和元素:
print(x.shape) # 输出 (2, 3) print(x[0, 1]) # 输出 22. 自动微分 深度学习中的反向传播算法是一个重要的技术,它可以自动计算损失函数对参数的梯度。PyTorch提供了自动微分的功能,使得反向传播算法的实现变得简单。例如,我们可以使用以下代码定义一个简单的神经网络,并计算它的损失函数和梯度:
import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(2, 1) def forward(self, x): x = self.fc1(x) return x net = Net() x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.Tensor([[2], [4]]) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) for i in range(1000): optimizer.zero_grad() output = net(x) loss = criterion(output, y) loss.backward() optimizer.step() print(net(x)) # 输出 [[1.9999], [4.0001]]在这个例子中,我们定义了一个包含一个全连接层的神经网络,并使用均方误差作为损失函数。我们使用随机梯度下降算法优化网络参数,通过反向传播算法计算梯度并更新参数。最终,我们可以得到模型的输出,它接近于真实值。 3. 模型保存和加载 在深度学习中,模型的保存和加载是非常重要的。PyTorch提供了方便的函数来保存和加载模型。例如,我们可以使用以下代码保存和加载一个简单的神经网络:
import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(2, 1) def forward(self, x): x = self.fc1(x) return x net = Net() x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.Tensor([[2], [4]]) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) for i in range(1000): optimizer.zero_grad() output = net(x) loss = criterion(output, y) loss.backward() optimizer.step() torch.save(net.state_dict(), "model.pth") net.load_state_dict(torch.load("model.pth")) print(net(x)) # 输出 [[1.9999], [4.0001]]在这个例子中,我们首先定义了一个神经网络,并使用随机梯度下降算法训练它。我们可以使用torch.save函数保存模型的状态字典,并使用torch.load函数加载它。最终,我们可以使用加载的模型进行预测。 总结 在本文中,我们介绍了PyTorch的一些编程技术,包括张量操作、自动微分、模型保存和加载等。这些技术使得深度学习模型的构建和训练变得更加容易。PyTorch是一个功能强大的深度学习框架,它在学术界和工业界都得到了广泛的应用。如果你想学习深度学习和PyTorch,那么这些技术是必不可少的。
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/130871.html
摘要:截止到今天,已公开发行一周年。一年以来,社区中的用户不断做出贡献和优化,在此深表感谢。所以与衡量它的指标包括在机器学习研究论文中的使用。来自香港科技大学的在上推出了面向普通观众的在线课程。 Yann LeCun Twitter截止到今天,PyTorch 已公开发行一周年。一年以来,我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来,PyTorch 社区中的用户不断做出贡献和优化,在此深表感谢...
摘要:第一个深度学习框架该怎么选对于初学者而言一直是个头疼的问题。简介和是颇受数据科学家欢迎的深度学习开源框架。就训练速度而言,胜过对比总结和都是深度学习框架初学者非常棒的选择。 「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中,来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中,作者还给出了相同神经网络在不同框...
TensorFlow和PyTorch是两个最流行的深度学习框架之一。虽然这两个框架都可以完成大多数深度学习任务,但它们之间仍有很多区别。本文将探讨TensorFlow和PyTorch之间的一些区别。 1. 静态图和动态图 TensorFlow使用静态图,它需要先定义计算图,然后再执行计算。这使得TensorFlow在执行大规模计算时非常高效。PyTorch使用动态图,它允许用户在执行计算时动态...
摘要:我们在协助某客户排查一个文件存储的性能时发现,其使用的训练性能和硬件的能力有很大的差距后面内容有具体性能对比数据。但直接缓存数据在集群规模上升之后肯定是不现实的,我们初步只缓存各个训练文件的句柄信息,以降低元数据访问开销。我们在协助某AI客户排查一个UFS文件存储的性能case时发现,其使用的Pytorch训练IO性能和硬件的IO能力有很大的差距(后面内容有具体性能对比数据)。让我们感到困惑...
摘要:我认为对机器学习开发者来说,是一个了不起的工具集。这个帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注,他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验不只是关于和,讨论中还涉及到更多工具。 Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等,深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章,如《主流深度学...
阅读 2011·2023-04-26 01:33
阅读 1643·2023-04-26 00:52
阅读 1010·2021-11-18 13:14
阅读 5276·2021-09-26 10:18
阅读 2871·2021-09-22 15:52
阅读 1473·2019-08-29 17:15
阅读 2933·2019-08-29 16:11
阅读 1020·2019-08-29 16:11